一.view函数 代码: a=torch.randn(,,,) b = a.view(,-) print(b.size()) 输出: torch.Size([, ]) 解释: 其中参数-1表示剩下的值的个数一起构成一个维度. 如上例中,第一个参数1将第一个维度的大小设定成1,后一个-1就是说第二个维度的大小=元素总数目/第一个维度的大小,此例中为3*4*5*7/1=420. 代码: a=torch.randn(3,4,5,7) d = a.view(a.size(),a.size(),-) e=…

https://ptorch.com/news/59.html view()相当于reshape(),其中参数若为-1表示当前的size根据其余size推断…

相当于numpy中resize()的功能,但是用法可能不太一样. 我的理解是: 把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据(这里应该是因为要求地址是连续存储的),然后按照参数组合成其他维度的tensor.比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2,3,4,5,6],因为它们排成一维向量都是6个元素,所以只要view后面的参数一致,得到的结果都是一样的.比如, a=torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]])b=torch.…

torch.nn 是专门为神经网络设计的模块化接口,nn构建于autgrad之上,可以用来定义和运行神经网络 nn.Module 是nn中重要的类,包含网络各层的定义,以及forward方法 对于自己定义的网络,需要注意以下几点: 1)需要继承nn.Module类,并实现forward方法,只要在nn.Module的子类中定义forward方法,backward函数就会被自动实现(利用autograd机制) 2)一般把网络中可学习参数的层放在构造函数中__init__(),没有可学习参数的层如R…

不是python层面Tensor的剖析,是C层面的剖析. 看pytorch下lib库中的TH好一阵子了,TH也是torch7下面的一个重要的库. 可以在torch的github上看到相关文档.看了半天才发现pytorch借鉴了很多torch7的东西. pytorch大量借鉴了torch7下面lua写的东西并且做了更好的设计和优化. https://github.com/torch/torch7/tree/master/doc pytorch中的Tensor是在TH中实现的.TH = torch…

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/53927068 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88956527 pytorch最后的权重文件是.pth格式的. 经常遇到的问题: 进行finutune时,改配置文件中的学习率,发现程序跑起来后竟然保持了以前的学习率, 并没有使用新的学习率. 原因: 首先查看.pth文件中的内容,我们发现它其实是一个字典格式的文件: 其中保存了optimizer和schedul…

[转载]PyTorch中permute的用法 来源:https://blog.csdn.net/york1996/article/details/81876886 permute(dims) 将tensor的维度换位. 参数:参数是一系列的整数,代表原来张量的维度.比如三维就有0,1,2这些dimension. 例: import torch import numpy as np a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]]) unpermuted=torch.tensor(a)…

介绍 深度学习现在是一个非常猖獗的领域 - 有如此多的应用程序日复一日地出现.深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手.尽可能多地参与项目,并尝试自己完成.这将帮助您更深入地掌握主题,并帮助您成为更好的深度学习实践者. 在本文中,我们将看一个有趣的多模态主题,我们将结合图像和文本处理来构建一个有用的深度学习应用程序,即图像字幕.图像字幕是指从图像生成文本描述的过程 - 基于图像中的对象和动作.例如: 这个过程在现实生活中有很多潜在的应用.值得注意的是保存图像的标题,以便仅在此描述的基础上可以在稍后阶…

目录 0,可视化的重要性: 1,特征图(feture map) 2,卷积核权重 3,卷积核最匹配样本 4,类别激活图(Class Activation Map/CAM) 5,网络结构的可视化 0,可视化的重要性: 深度学习很多方向所谓改进模型.改进网络都是在按照人的主观思想在改进,常常在说模型的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征.哪些区域对于识别真正起作用.也不知道网络是根据什么得出了分类结果.为了增强结果的可解释性,需要给出模型的一些可视化图来证明模型或新methods对于任务的作用,…

Atitit.java c#.net php项目中的view复用(jsp,aspx,php的复用) 1.1. Keyword1 1.2. 前言1 2. Java项目使用.Net的aspx页面view1 2.1. Aspx的显示源码解决之道1 2.2. Get path n param2 2.3. 还是显示源码,的解除..auto 注释aspx第一个行的语言标签<%@ Page2 2.4. 文本框不显示<asp:TextBox id="txtPwdA" runat="…