out.squeeze(dim=1) out.squeeze_(dim=1)

Tensor类的成员函数dim()可以返回张量的维度,shape属性与成员函数size()返回张量的具体维度分量,如下代码定义了一个两行三列的张量: f = torch.randn(2, 3) print(f.dim()) print(f.size()) print(f.shape) 输出结果: 2 torch.Size([2, 3]) torch.Size([2, 3]) dim=0的标量 维度为0的Tensor为标量,标量一般用在Loss这种地方.如下代码定义了一个标量: import to

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

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

PyTorch torch.autograd模块 深度学习的算法本质上是通过反向传播求导数, PyTorch的autograd模块实现了此功能, 在Tensor上的所有操作, autograd都会为它们自动提供微分, 避免手动计算导数的复杂过程. autograd.Variable是autograd的核心类, 它简单封装了Tensor(最新版PyTorch已经将Variable和Tensor的API合并, 以后直接使用Tensor即可, 不要使用Variable了) backward: 一个Sc

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

squeeze的用法主要就是对数据的维度进行压缩或者解压. 先看torch.squeeze() 这个函数主要对数据的维度进行压缩,去掉维数为1的的维度,比如是一行或者一列这种,一个一行三列(1,3)的数去掉第一个维数为一的维度之后就变成(3)行.squeeze(a)就是将a中所有为1的维度删掉.不为1的维度没有影响.a.squeeze(N) 就是去掉a中指定的维数为一的维度.还有一种形式就是b=torch.squeeze(a,N) a中去掉指定的定的维数为一的维度. 再看torch.unsque

1. unsqueeze() 该函数用来增加某个维度.在PyTorch中维度是从0开始的. import torch a = torch.arange(0, 9) print(a) 结果: tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) 利用view()改变tensor的形状.值得注意的是view不会修改自身的数据,返回的新tensor与源tensor共享内存:同时必须保证前后元素总数一致. a = a.view(3, 3) print(f"a:{a} \n shape:

PyTorch torch.autograd模块 深度学习的算法本质上是通过反向传播求导数, PyTorch的autograd模块实现了此功能, 在Tensor上的所有操作, autograd都会为它们自动提供微分, 避免手动计算导数的复杂过程. autograd.Variable是autograd的核心类, 它简单封装了Tensor(最新版PyTorch已经将Variable和Tensor的API合并, 以后直接使用Tensor即可, 不要使用Variable了) backward: 一个Sc

数据科学交流群,群号:189158789,欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入! 1.切换国内源 1.1.在家目录生成.condarc conda config --set show_channel_urls yes 1.2.修改.condarc文件 show_channel_urls: true channels: - defaults channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda default_channels:

本节翻译自:https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-3/ 前一节我们实现了YOLO结构中不同类型的层,这一节我们将用Pytorch来实现整个YOLO结构,定义网络的前向传播过程,最终能够实现给定一张图片获得检测输出. 这个项目使用python 3.5与Pytorch 0.4进行编写,官方地址. 必备条件: 本教程的part1与part2

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

<?php /** 桥接模式:将抽象部分与实现部分分离,使它们都可以独立的变化. * * 在软件系统中,某些类型由于自身的逻辑,它具有两个或多个维度的变化,桥接模式就是应对这种多维度的变化 */ //例子:车在路上行驶,速度可变.三个维度:路.车.速度.2*2*2=8中情况 //抽象出路,车,速度,分别实现.其中路作为最底层,包含车和速度实例.(也可以把速度放到车里面,车放到路里面) //很灵活的组合,比如说有的需要三个维度,那么三个全用上即可,有的不需要三个维度,那就去掉不要的维度(车快速的行

用PCA(主成分分析法)进行信号滤波 此文章从我之前的C博客上导入,代码什么的可以参考matlab官方帮助文档 现在网上大多是通过PCA对数据进行降维,其实PCA还有一个用处就是可以进行信号滤波.网上对此的介绍比较少,正好最近研究了一下,所以把自己的理解记录下来. 对于PCA原理的介绍网上已经有很多帖子,我比较喜欢的是这个:PCA的数学原理.文章把PCA降维定性和数学理解分析得生动且透彻,这里不再重复. 直接上干货吧,简单一个例子: 给定信号: 其中有用信号为三个频率不同且幅值相位不相同的余弦函

hdu1024 最大m子序列和 给定你一个序列,让你求取m个子段(不想交的子段)并求取这m个子段和的最大值 从二维开始来看dp[i][j]表示取第j个数作为第i个子段的元素所得到的前i个子段和的最大值,那么第j个元素必取 1.第j个元素是第i个子段的开头——dp[i][j] = max(dp[i-1][k]) + a[j] k = [1,j-1] ——最大值肯定是前i-1个子段的最大值加上当前的a[j] 2.第j个元素是第i个子段的中间——dp[i][j] = dp[i-1][j] + num[

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欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 目录: 数据预处理 归一化 标准化 离散化 二值化 哑编码 特征工程 特征提取 特征选择 模型评估方法 留出法 交叉验证法 自助法 模型性能度量 正确率(accuracy)和错误率(error rate) 查准率(precision).查全率(recall)与 参考文献 一.数据预处理 数据预处理的方式较多,针对不同类型的数据,预处理的方式和内容也不尽相同,这里

1. 安装miniconda 下载并安装miniconda到$HOME/.miniconda/ #从官网下载 wget -c "https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh" -O 'Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh' # 或者从国内镜像: wget -c 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/minic

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