原文:https://blog.csdn.net/hustchenze/article/details/79154139 Pytorch的数据类型为各式各样的Tensor,Tensor可以理解为高维矩阵.与Numpy中的Array类似.Pytorch中的tensor又包括CPU上的数据类型和GPU上的数据类型,一般GPU上的Tensor是CPU上的Tensor加cuda()函数得到.通过使用Type函数可以查看变量类型.一般系统默认是torch.FloatTensor类型.例如data = to…

文章来自微信公众号[机器学习炼丹术]. 上一节课,讲解了MNIST图像分类的一个小实战,现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备. 参考目录: @ 目录 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 1.2 dtype修改变量类型 1.3 变量类型有哪些 1.4 数据类型转换 2 torch vs numpy 2.1 两者转换 2.2 两者区别 3 张量 3.1 张量修改尺寸 3.2 张量内存存储结构 3.3 存储区 3.4 头信息区 1 pytorch…

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31494491 上次我总结了在PyTorch中建立随机数Tensor的多种方法的区别. 这次我把常用的Tensor的数学运算总结到这里,以防自己在使用PyTorch做实验时,忘记这些方法应该传什么参数. 总结的方法包括: Tensor求和以及按索引求和:torch.sum() torch.Tensor.indexadd() Tensor元素乘积:torch.prod(input) 对Tensor求均值.方差.极值: torch…

目录 一.Tensor的创建和使用 二.Tensor放到GPU上执行 三.Tensor总结 一.Tensor的创建和使用 1.概念和TensorFlow的是基本一致的,只是代码编写格式的不同.我们声明一个Tensor,并打印它,例如: import torch #定义一个Tensor矩阵 a = torch.Tensor([1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]) print(a) print('{}'.format(a)) 然后会发现报以下错误: new() received…

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…

1.ndarray->tensor : b=torch.from_numpy(a) 2.tensor->ndarray: b=a.numpy() ''' 但这么写会报错-- RuntimeError: Can't call numpy() on Variable that requires grad. Use var.detach().numpy() instead. ''' # 修改为 b=a.detach().numpy() ''' gpu上的tensor不能直接转为numpy ''' b…

下面是定义初始化 #初始化输入的张量 - torch.empty是返回一个包含未初始化数据的张量 self.input = torch.empty(size=(self.opt.batchsize, , self.opt.isize, self.opt.isize), dtype=torch.float32, device=self.device) self.label = torch.empty(size=(self.opt.batchsize,), dtype=torch.float32,…

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本文目录 1. xavier初始化 2. kaiming初始化 3. 实际使用中看到的初始化 3.1 ResNeXt,densenet中初始化 3.2 wide-residual-networks中初始化(MSRinit) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8297793.html…

转自:https://www.jianshu.com/p/73686691cf13 下面是几种常写的方式 第一种方式 normalize = transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) transformList = [] transformList.append(transforms.RandomResizedCrop(transCrop)) transformList.append(transforms…

整理一下看到的自定义数据读取的方法,较好的有一下三篇文章, 其实自定义的方法就是把现有数据集的train和test分别用 含有图像路径与label的list返回就好了,所以需要根据数据集随机应变. 所有图片都在一个文件夹1 之前刚开始用的时候,写Dataloader遇到不少坑.网上有一些教程 分为all images in one folder 和 each class one folder.后面的那种写的人比较多,我写一下前面的这种,程式化的东西,每次不同的任务改几个参数就好. 等训练的时候写…