维度变换是tensorflow中的重要模块之一,前面mnist实战模块我们使用了图片数据的压平操作,它就是维度变换的应用之一. 在详解维度变换的方法之前,这里先介绍一下View(视图)的概念.所谓View,简单的可以理解成我们对一个tensor不同维度关系的认识.举个例子,一个[ b,28,28,1 ]的tensor(可以理解为mnist数据集的一组图片),对于这样一组图片,我们可以有一下几种理解方式: (1)按照物理设备储存结构,即一整行的方式(28*28)储存,这一行有连续的784个数据,这…

一.Pytorch安装 安装cuda和cudnn,例如cuda10,cudnn7.5 官网下载torch:https://pytorch.org/ 选择下载相应版本的torch 和torchvision的whl文件 使用pip install whl_dir安装torch,并且同时安装torchvision 二.初步使用pytorch # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import torch import time # 查看torch版本…

(1-1)pytorch张量数据的索引与切片操作1.对于张量数据的索引操作主要有以下几种方式:a=torch.rand(4,3,28,28):DIM=4的张量数据a(1)a[:2]:取第一个维度的前2个维度数据(不包括2):(2)a[:2,:1,:,:]:取第一个维度的前两个数据,取第2个维度的前1个数据,后两个维度全都取到:(3)a[:2,1:,:,:]:取第一个维度的前两个数据,取第2个维度的第1个索引到最后索引的数据(包含1),后两个维度全都取到:(4)a[:2,-3:]:负号表示第2个维…

http://wossoneri.github.io/2017/11/15/[Tensorflow]The-dimension-of-Tensor/ Tensor维度理解 Tensor在Tensorflow中是N维矩阵,所以涉及到Tensor的方法,也都是对矩阵的处理.由于是多维,在Tensorflow中Tensor的流动过程就涉及到升维降维,这篇就通过一些接口的使用,来体会Tensor的维度概念.以下是个人体会,有不准确的请指出. tf.reduce_mean reduce_mean( inp…

具体示例如下,注意观察维度的变化 #coding=utf-8 import torch """改变tensor的形状的四种不同变化形式""" def change_tensorSize(): x=torch.randn(2,4,3) s=x.transpose(1,2) y=x.view(2,3,4) z=x.permute(0,2,1) print(x) print(y) print(z) #expand_as #tensor.t()只能转化…

获取Tensor维度的两种方法: Tensor.get_shape() 返回TensorShape对象, 如果需要确定的数值而把TensorShape当作list使用,肯定是不行的. 需要调用TensorShape的as_list()方法, 需要调用TensorShape.as_list()方法来获取维度数值. 来实践一下: import tensorflow as tf a = tf.zeros(shape=[10,20]) b = a.get_shape() c = b.as_list()…

维度扩展 x.unsqueeze(n) 在 n 号位置添加一个维度 例子: import torch x = torch.rand(3,2) x1 = x.unsqueeze(0) # 在第一维的位置添加一个维度 x2 = x.unsqueeze(1) # 在第二维的位置添加一个维度 x3 = x.unsqueeze(2) # 在第三维的位置添加一个维度 print(x1.shape) print(x2.shape) print(x3.shape) >> torch.Size([1, 3, 2…

1.cv2.add(dog_img, cat_img)  # 进行图片的加和 参数说明: cv2.add将两个图片进行加和,大于255的使用255计数 2.cv2.resize(img, (500, 414))  # 根绝给定的维度进行变化   cv2.resize(img, (0, 0), fx=3, fy=1)  使得图像x轴变化为原来的三倍,y轴不变 参数说明:img表示需要变化的图片, (500, 414)表示变化的维度,长为414, 宽为500, fx=3, fy=1, 表示对图像的x…

tf.argmax takes two arguments: input and dimension. example: tf.argmx(arr, dimension = 1). or tf.argmax(arr, 1). let arr is ndarray wrong: Since the indices of array arr are arr[rows, columns], I would expect tf.argmax(arr, 0) to return the index of…

torch.randn torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor(张量) 返回一个张量,包含了从标准正态分布(均值为0,方差为 1)中抽取一组随机数,形状由可变参数sizes定义. 参数: sizes (int...) – 整数序列,定义了输出形状 out (Tensor, optinal) - 结果张量 二维 >>> import torch >>> torch.randn(2,3) tensor([[-1.0413, 0.8792…

图片视图 [b, 28, 28] # 保存b张图片,28行,28列(保存数据一般行优先),图片的数据没有被破坏 [b, 28*28] # 保存b张图片,不考虑图片的行和列,只保存图片的数据,不关注图片数据的细节 [b, 2, 14*28] # 保存b张图片,把图片分为上下两个部分,两个部分具体多少行是不清楚的 [b, 28, 28, 1] # 保存b张图片,28行,28列,1个通道 First Reshape(重塑视图) import tensorflow as tf a = tf.random…

1. torch.renorm(input, p, dim, maxnorm, out=None) → Tensor Returns a tensor where each sub-tensor of input along dimension dim is normalized such that the p-norm of the sub-tensor is lower than the value maxnorm. 解释:返回一个张量,包含规范化后的各个子张量,使得沿着dim维划分的各子张…

一些基础的操作: import torch as th a=th.rand(3,4) #随机数,维度为3,4的tensor b=th.rand(4)print(a)print(b) a+b tensor([[0.3777, 0.4128, 0.6244, 0.7772], [0.0859, 0.9350, 0.1705, 0.9116], [0.4136, 0.1211, 0.5960, 0.8962]]) tensor([0.5063, 0.4809, 0.4810, 0.4716]) ten…

broadcasting是tensorflow中tensor维度扩张的最常用的手段,指对某一个维度上重复N多次,虽然它呈现数据已被扩张,但不会复制数据. 可以这样理解,对 [b,784]@[784,10]+[10]这样一个操作([10]可以理解为偏置项),那么原式可以化为[b,10]+[10],但是[b,10]和[10]这两个tensor是不能直接相加的,两者必须化为相一致维度的单元才能相加,即,把[10]扩张为[b,10],两者才能相加,而broadcasting做的就是这样一件事. 如果上面…

常见的学习种类 线性回归,最简单的y=wx+b型的,就像是调节音量大小.逻辑回归,是否问题.分类问题,是猫是狗是猪 最简单的线性回归y=wx+b 目的:给定大量的(x,y)坐标点,通过机器学习来找出最符合的权重w和偏置b 损失指的是每个点进行wx+b-y然后平方累加,是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度. 根本的方法是首先要给出人工设定初始的w和b值,然后计算损失对于w和对于b的梯度,来找到下降梯度. 使得w和b往下降梯度变化来使得损失越来越小,w和b的值越来越精确的过程. lr…

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob…

import numpy as np 维度变换 a = np.arange(24) a array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]) reshape(),视图,不修改原数组 a.reshape(4,6) array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15, 16, 17],…

在学习数据分析时,NumPy作为最基础的数据分析库,我们能够熟练的掌握它是学习数据分析的必要条件.接下来就让我们学习该库吧. 学习NumPy库的环境: python:3.6.6 编辑器:pycharm NumPy安装:在cmd命令下,直接使用pip语句,pip install NumPy即可! NumPy是使用Python进行科学计算的基本软件包.它主要包含一下内容: 有一个强大的N维数组对象ndarray; 拥有复杂的广播功能函数: 整合C/C++和Fortran代码的工具: 线性代数.傅里叶…

05_pytorch的Tensor操作 目录 一.引言 二.tensor的基础操作 2.1 创建tensor 2.2 常用tensor操作 2.2.1 调整tensor的形状 2.2.2 添加或压缩tensor维度 2.3 索引操作 2.4 高级索引 2.5 Tensor类型 2.5.1 Tensor数据类型 2.5.2 数据类型转换 2.5.3 cpu和gpu间数据类型转换 2.6 逐元素操作 2.7 归并操作 2.8 比较 2.9 线性代数 三.Tensor和Numpy 3.1 tensor…

Tensor基本理论 深度学习框架使用Tensor来表示数据,在神经网络中传递的数据均为Tensor. Tensor可以将其理解为多维数组,其可以具有任意多的维度,不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape). 同一Tensor的中所有元素的dtype均相同.如果对 Numpy 熟悉,Tensor是类似于 Numpy array 的概念. Tensor创建 首先,创建一个 Tensor , 并用 ndim 表示 Tensor 维度的数量: 1. 创建类似于vect…

Tensor基础实践 飞桨(PaddlePaddle,以下简称Paddle)和其他深度学习框架一样,使用Tensor来表示数据,在神经网络中传递的数据均为Tensor. Tensor可以将其理解为多维数组,其可以具有任意多的维度,不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape). 同一Tensor的中所有元素的dtype均相同.如果对 Numpy 熟悉,Tensor是类似于 Numpy array 的概念. Tensor的创建 首先,让开始创建一个 Tensor ,…

摘要:Tensor,它可以是0维.一维以及多维的数组,你可以将它看作为神经网络界的Numpy,它与Numpy相似,二者可以共享内存,且之间的转换非常方便. 本文分享自华为云社区<Tensor:Pytorch神经网络界的Numpy>,作者: 择城终老 . Tensor Tensor,它可以是0维.一维以及多维的数组,你可以将它看作为神经网络界的Numpy,它与Numpy相似,二者可以共享内存,且之间的转换非常方便. 但它们也不相同,最大的区别就是Numpy会把ndarray放在CPU中进行加速运…

ndarray数组的创建方法 1.从python中的列表,元组等类型创建ndarray数组 x = np.array(list/tuple) x = np.array(list/tuple,dtype=np.float32)   当np.array() 不指定dtype时,Numpy 将根据数据情况关联一个dtype类型   2.使用Numpy中函数创建ndarray数组,如:arange,ones,zeros 等 np.arange(n) 类似range90函数,返回ndarray类型,元素从…

转自 [译]与TensorFlow的第一次接触(三)之聚类 2016.08.09 16:58* 字数 4316 阅读 7916评论 5喜欢 18 前一章节中介绍的线性回归是一种监督学习算法,我们使用数据与输出值(标签)来建立模型拟合它们.但是我们并不总是有已经打标签的数据,却仍然想去分析它们.这种情况下,我们可以使用无监督的算法如聚类.因为聚类算法是一种很好的方法来对数据进行初步分析,所以它被广泛使用. 本章中,会讲解K-means聚类算法.该算法广泛用来自动将数据分类到相关子集合中,每个子集合…

 本文主要包括: 一.什么是LSTM 二.LSTM的曲线拟合 三.LSTM的分类问题 四.为什么LSTM有助于消除梯度消失 一.什么是LSTM Long Short Term 网络即为LSTM,是一种循环神经网络(RNN),可以学习长期依赖问题.RNN 都具有一种重复神经网络模块的链式的形式.在标准的 RNN 中,这个重复的模块只有一个非常简单的结构,例如一个 tanh 层. 如上为标准的RNN神经网络结构,LSTM则与此不同,其网络结构如图: 其中,网络中各个元素图标为: LSTM 通过精心设…

https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/75577305 https://blog.csdn.net/leastsq/article/details/54374909 tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) 现在运行代码时,将看到如下的附加日志输出: INFO:tensorflow:loss = 1.18812, step = 1INFO: tf.app.run() ~进入main ~elif…

  利用 TFLearn 快速搭建经典深度学习模型 使用 TensorFlow 一个最大的好处是可以用各种运算符(Ops)灵活构建计算图,同时可以支持自定义运算符(见本公众号早期文章<TensorFlow 增加自定义运算符>).由于运算符的粒度较小,在构建深度学习模型时,代码写出来比较冗长,比如实现卷积层:5, 9 这种方式在设计较大模型时会比较麻烦,需要程序员徒手完成各个运算符之间的连接,像一些中间变量的维度变换.运算符参数选项.多个子网络连接处极易发生问题,肉眼检查也很难发现代码中潜伏的…

contiguous一般与transpose,permute,view搭配使用 即使用transpose或permute进行维度变换后,调用contiguous,然后方可使用view对维度进行变形. 具体原因我还没搞清,看到网上有两种说法,一种是维度变换后tensor在内存中不再是连续存储的,而view操作要求连续存储,所以需要contiguous,另一种是说维度变换后的变量是之前变量的浅复制,指向同一区域,即view操作会连带原来的变量一同变形,这是不合法的,所以也会报错,先甭管是哪个原因吧,…

之前的文章里https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/11099244.html实现了网络的各个layer. 本篇来实现网络的forward的过程. 定义网络 class Darknet(nn.Module): def __init__(self, cfgfile): super(Darknet, self).__init__() self.blocks = parse_cfg(cfgfile) self.net_info, self.module_list =…

1 引言 TensorFlow2.0版本已经发布,虽然不是正式版,但预览版都发布了,正式版还会远吗?相比于1.X,2.0版的TensorFlow修改的不是一点半点,这些修改极大的弥补了1.X版本的反人类设计,提升了框架的整体易用性,绝对好评! 不多说了,赶紧来学习一波吧,做最先吃螃蟹的那一批人!先从TensorFlow的基本数据结构——张量(tensor)开始. 2 创建 2.1 constant()方法 >>> import tensorflow as tf >>>…