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

Fork版本项目地址:SSD 一.输入标签生成 在数据预处理之后,图片.类别.真实框格式较为原始,不能够直接作为损失函数的输入标签(ssd向前网络只需要图像就行,这里的处理主要需要满足loss的计算),对于一张图片(三维CHW)我们需要如下格式的数据作为损失函数标签: gclasse:           搜索框对应的真实类别  长度为ssd特征层f的list,每一个元素是一个Tensor,shape为:该层中心点行数×列数×每个中心点包含搜索框数目 gscores:           搜索框

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 Tensor Tensor可以是一个数(标量).一维数组(向量).二维数组(矩阵)或更高维的数组(高阶数据) Tensor和numpy的ndarrays类似,不同在于pytorch的tensor支持GPU加速 导包: from __future__ import print_function import torch as t 判断是否

一.简单数学操作 1.逐元素操作 t.clamp(a,min=2,max=4)近似于tf.clip_by_value(A, min, max),修剪值域. a = t.arange(0,6).view(2,3) print("a:",a) print("t.cos(a):",t.cos(a)) print("a % 3:",a % 3) # t.fmod(a, 3) print("a ** 2:",a ** 2) # t.po

一.对Tensor的操作 从接口的角度讲,对Tensor的操作可以分为两类: (1)torch.function (2)tensor.function 比如torch.sum(a, b)实际上和a.sum(b)功能等价. 从存储的角度讲,对Tensor的操作也可以分为两类: (1)不修改自身数据,如a.add(b),加法结果返回一个新的tensor: (2)修改自身数据,如a.add_(b),加法结果仍存在a中,a被改变. 函数名以_结尾的称为inplace方式. 二.Tensor的创建 常见的

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

CentOS 7开发环境中的home 目录空间满了,需要增加空间 到虚拟机上执行"ls /sys/class/scsi_host",然后重新扫描SCSI总线来添加设备.如右图.然后执行"fdsik -l"来验证是否添加成功. 用fdisk来对新添加的硬盘进行分区.如右图 然后由于要做逻辑卷,所以磁盘文件系统需要是Linux LVM,如果p选项看到的Id不是8e,就输入t,然后提示输入Hex code时,输入8e就行.然后输入p查看,如果正确的话,直接输入w保存就行.

目前回到pc端开发,开始用了easyui这个框架.重拾easyui后感觉这个框架用的很多技术太古老,页面风格也太控件化.单从图标一项来说吧,这种花花绿绿的图标用户一看都傻了眼,同时整个框架就提供了那么几种图标,很多按钮和菜单需要自己做图标. 有没有方便快捷扩充图标的方法呢?其实非常简单,可以使用webfont图标.webfont是一种将矢量字体文件扩充到浏览器上的技术,他出现的初衷是扩展客户端的字体,避免因为客户端因为设备上的字体缺失,而造成显示异常的情况.从服务器上下载字体并显示,如果仅仅是英

1.替换字符串,即将某一字符串中的特定字符或字符串替换为给定的字符串.举例说明其功能:========================================= @echo off set aa=伟大的中国!我为你自豪! echo 替换前:%aa% echo 替换后:%aa:中国=中华人民共和国% echo aa = %aa% set "aa=%aa:中国=中华人民共和国%" echo aa = %aa% pause ==============================

1.narrow(k,m,n) 这个函数是选中第k维的从m行开始,供选中n行 2.sub(dim1s,dim1e[,dim2s,dim2e,..,dim4s,dim4e]) 功能最强大,可以切任意的一个字块,不过参数比较多,制定每一维的从开始到到结束的index 3.select(dim, index) 这个最实用于选择column,因为选中第3列用大括号的表达为A[{{},{3}}] 太麻烦了,还不如直接A:select(2,3)来的简单有效 4.index(dim,index)   离散选择

一.Windows 下载安装 1.去http://www.mongodb.org/downloads下载,mongodb默认安装在C:\Program Files\MongoDB目录下,到F:\Office\Database\MongoDBDATA新建MongoDBDATA目录用于存放mongoDB数据. 执行cmd命令 执行mongod.exe 2.设置环境变量 去windows环境变量中将C:\Program Files\MongoDB\Server\3.0\bin添加到path变量中,然后

简介 上一篇笔记:Tensorflow学习笔记1:Get Started 我们谈到Tensorflow是基于图(Graph)的计算系统.而图的节点则是由操作(Operation)来构成的,而图的各个节点之间则是由张量(Tensor)作为边来连接在一起的.所以Tensorflow的计算过程就是一个Tensor流图.Tensorflow的图则是必须在一个Session中来计算.这篇笔记来大致介绍一下Session.Graph.Operation和Tensor. Session Session提供了O

参考: http://blog.csdn.net/iamrichardwhite/article/details/51089199 一.神经网络的发展历史 五六十年代,提出感知机 八十年代,提出多层感知机,也就是神经网络,神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力. 但是,多层神经网络带来了一些问题: 优化函数越来越容易陷入局部最优解 梯度消失现象更加严重 06年,Hinton利用预训练方法缓解了局部最优解问题,将隐含层推动到了7层,神经网络有了真正意义上的深度,解开了深度学习DNN的热潮.近期

在 Linux 上开发 C/C++ 程序,或许你会直接(本机或远端)登入 Linux,打开编辑器写完代码后,就用 gcc/g++ 来编译,遇到要除错(debug)的时候,则会选择使用 gdb 来进行除错.现在,如果你刚好也很喜欢 Visual Studio,你可以不必改变习惯,用 Visual Studio写程式.然后远端送到 Linux 上编译.甚至还能接上 gdb 来除错.这个对于开发像是嵌入式系统.或是 IoT 装置的程序等等就可以多多利用 Visual Studio 强大的 IDE 能力

接到用户的需求,需要给Azure 上虚机的硬盘扩充空间,网上找到下面的资源,做个备忘: https://github.com/azure-contrib/WindowsAzureDiskResizer

初始化 z = torch.Tensor(,,,,) --可以创建多维数组.里面是随机的数. s = torch.Tensor(,):fill() --用1填充 t = torch.rand(,) m = torch.zeros(,)或者 m = torch.Tensor(3,3):zero() --第一个zero后面有s,第二个没有 th> a=torch.Tensor() [.0001s] th> a 7.0944e-317 6.9495e-310 1.5085e+132 [torch.D

[转载]实战Linux下VMware虚拟机根目录空间扩充 (2011-07-31 21:34:34) 转载▼ 标签: 转载   原文地址:实战Linux下VMware虚拟机根目录空间扩充作者:sharps 今天上午接到通知说服务器挂了,经过检查发现原因是Linux的虚拟机根分区已经使用100%,以至于服务不能正常进行. 经过小小的研究,顺利解决问题,把服务器的空间由4G扩成12G.现将执行全过程总结如下,以供分享. 首先,介绍下大体的解决思路,要想扩充,硬件上要有准备,说白了也就是要有一块新的空

你会经常用windows server 2003 吗?应该不会吧,有时一些东西必须装在windows server 2003 上才能用,所以 用虚拟机把,好,装在虚拟机上,8G的C盘够你用吗,一个稍微大点的软件就可能就没空间来存储数据,这时,得扩充 C盘了,我找了几个链接来解决这个问题. 主要思路就是:先扩大磁盘的总容量,然后再扩充C盘的容量.一些新版的VMware 比较容易扩大磁盘,一些旧 的比如 6.5 ,就需要用到 vmware-vdiskmanager ,第一条链接与此相关:然后就是扩充

解决DB2事物日志满.扩充表字段长度和表空间的命令 转:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c0137d10100bb5r.html 一.通常我们在使用db2导入数据或进行别的操作时会遇到事物日志已满的情况,导致操作无法继续. 在windows系统中,我们可先db2 get db cfg for dbname(要修改的数据库名) 来查看数据的配置情况. 这时根据你的需要来修改日志文件的大小.主日志文件数目和辅助日志文件的数目.命令如下: .db2 "update db

知识点 基本概念 结构体的基本使用 结构体构造器(构造函数/构造方法) 结构体扩充函数(方法), 又称成员方法 结构体是值类型 1. 基本概念 1.1 概念介绍 结构体(struct)是由一系列具有相同类型或不同类型的数据构成的数据集合 结构体(struct)指的是一种数据结构 结构体是值类型,在方法中传递时是值传递 Swift中的结构体是一类类型, 可以定义属性和函数(甚至构造函数和析构函数等) 结构体的格式 struct 结构体名称 { 结构体属性和函数 } 2. 结构体的基本使用 2.1