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深度学习——基础知识

article 2024/9/22 5:19:49

深度学习的重点在于优化，其中很重要的步骤在于如何调参，会涉及到一些微积分等数学知识。不同于以往接触到的数值运算，深度（机器）学习都是关于张量Tensor（向量）的计算，Python中最常用的包就是Numpy，其次张量类支持调用包可自动微分。

一、基础操作运算

1.1 导入torch

先导入torch，虽然是pytorch版本的深度学习，但是代码中使用torch，而不是pytorch.
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1.2 arange创建行向量

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1.3 通过张量的shape属性来访问张量的形状或维度

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1.4 张量的大小

张量中元素的总数，即shape属性中所有元素的乘积。
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一维向量的shape和size是相同的数值

1.5 改变张量的形状reshape

要想改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值，可以调用reshape函数。
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在reshape时，不需要特别指定每个维度的参数，在知道元素总数的前提下，知道宽度（高度）后，高度（宽度）会被自动计算得出，不需要自己手动计算，可以通过-1来调用此自动计算出形状。

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1.6 初始化矩阵

1.6.1 将张量中所有元素设置为0

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1.6.2 将张量中所有元素设置为1

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1.6.3 标准高斯分布：均值为0，标准差为1，随机初始化参数的值

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1.6.4 自定义张量

可以通过包含数值的python列表（嵌套列表）来为所需张量中的每个元素赋予确定值。
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二、张量运算符

2.1 按元素计算

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2.2 张量连接

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dim=0对行进行拼接;dim=1对列进行拼接。

2.3 逻辑运算符

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2.3 求和

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三、广播机制

形状相同的张量按元素操作，在某些情况下，即使形状不同，可以通过调用广播机制来执行按元素操作。
广播机制在大多数情况下，沿着数组中长度为1的轴进行广播。
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a和b分别是31和12的矩阵，如果让它们相加，它们的形状不匹配，我们将两个矩阵广播为一个更大的3*2矩阵，矩阵a将复制列，矩阵b将复制行，然后按元素相加。
$\begin{bmatrix} 0 & 0 \\ 1 & 1 \\ 2 &2 \end{bmatrix}+\begin{bmatrix} 0 & 1 \\ 0 & 1 \\ 0 & 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 1 \\ 1 & 2 \\ 2 & 3 \end{bmatrix}$
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