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

https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/82669546 2018年09月12日 22:56:50 一只tobey 阅读数:727   1.numpy类型:numpy.ndarray  对于图片读取之后(H,W,C)或者(batch,H,W,C) (1)在元素总数不变的情况下:numpy类型的可以直接使用方法numpy.reshape任意改变大小,numpy.expand_dims增加维度,大小是1(这个函数可以参考numpy.exp

[深度学习] Pytorch学习(一)-- torch tensor 学习笔记 . 记录 分享 . 学习的代码环境:python3.6 torch1.3 vscode+jupyter扩展 #%% import torch print(torch.__version__) # 查看CUDA GPU是否可用 a = torch.cuda.is_available() print(a) #%% # torch.randperm x = torch.randperm(6) print(x) #%% #

torch.Tensor torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵. Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型: Data tyoe CPU tensor GPU tensor 32-bit floating point torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor 64-bit floating point torch.DoubleTensor torch.cuda.DoubleTensor 16-bit

torch Tensor学习:切片操作 torch Tensor Slice 一直使用的是matlab处理矩阵,想从matlab转到lua+torch上,然而在matrix处理上遇到了好多类型不匹配问题.所以这里主要总结一下torch/Tensor中切片操作方法以及其参数类型,以备查询. 已知有矩阵M M=torch.range(1,20):resize(4,5) th> M 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 [torch.Do

tensor.shape 对于一位向量,其形式为[x,] 对于矩阵,二维矩阵[x,y],三维矩阵[x,y,z] 对于标量,也就是0.3*x这种0.3,表示形式为() 如果说这个矩阵是三维的,你想获得其二维上的数量.[[1,2,3],[4,5,6]]那么久取W.shape[1]

tensorflow as tf tf.reshape(tensor, shape, name=None) reshape作用是将tensor变换为指定shape的形式. 其中shape为一个列表形式,特殊的一点是列表中可以存在-1.-1代表的含义是不用我们自己指定这一维的大小,函数会自动计算(根据已给定的维度,自动推出-1指定的维度),但列表中只能存在一个-1.(当然如果存在多个-1,就是一个存在多解的方程了) # tensor 't' is [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8,

1.1 list 转 numpy ndarray = np.array(list) 1.2 numpy 转 list list = ndarray.tolist() 2.1 list 转 torch.Tensor tensor=torch.Tensor(list) 2.2 torch.Tensor 转 list 先转numpy,后转list list = tensor.numpy().tolist() 3.1 torch.Tensor 转 numpy ndarray = tensor.numpy

1. torch.Tensor和numpy.ndarray相互转换 import torch import numpy as np # <class 'numpy.ndarray'> np_data = np.arange(6).reshape((2,3)) # <class 'torch.Tensor'> torch_data = torch.from_numpy(np_data) # <class 'numpy.ndarray'> tensor2array = to

A torch.Tensor is a multi-dimensional matrix containing elements of a single data type. 张量(torch.Tensor)是包含单个数据类型元素的多维矩阵. 1.张量定义了如下八种CPU张量类型和八种GPU张量类型: #CPU对应八种数据类型,GPU对应也有八种数据类型,如torch.cuda.FloatTensor([]) torch.FloatTensor([]) torch.DoubleTensor([]

Pytorch tensor操作 https://www.cnblogs.com/jeshy/p/11366269.html    我们需要明确一下,torch.Tensor()是python类,更明确地说,是默认张量类型.torch.FloatTensor()的别名,torch.Tensor([1,2])会调用Tensor类的构造函数init,生成单精度浮点类型的张量.如上右图.而torch.tensor()仅仅是python函数:https://pytorch.org/docs/stable

返回具有相同数据但大小不同的新张量.返回的张量共享相同的数据,必须具有相同数量的元素,但可能有不同的大小. Example >>> x = torch.randn(4, 4) >>> x.size() torch.Size([4, 4]) >>> y = x.view(16) >>> y.size() torch.Size([16]) >>> z = x.view(-1, 8) # the size -1 is in

        ,之后,我们张量和基础数据的形状酱油卷积运算来改变. 卷积改变了高度和宽度维度以及颜色通道的数量.

文章转载自微信公众号:[机器学习炼丹术],请支持原创. 这一篇文章,来讲解一下可变卷积的代码实现逻辑和可视化效果.全部基于python,没有C++.大部分代码来自:https://github.com/oeway/pytorch-deform-conv 但是我研究了挺久的,发现这个人的代码中存在一些问题,导致可变卷积并没有实现.之所以发现这个问题是在我可视化可变卷积的检测点的时候,发现一些端倪,然后经过修改之后,可以正常可视化,并且精度有所提升. 1 代码逻辑 # 为了可视化 class Con

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.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

由于之前的草稿都没了,现在只有重写…. 我好痛苦 本章只是对pytorch的常规操作进行一个总结,大家看过有脑子里有印象就好,知道有这么个东西,需要的时候可以再去详细的看,另外也还是需要在实战中多运用. 本章导视图 Tensor attributes: 在tensor attributes中有三个类,分别为torch.dtype, torch.device, 和 torch.layout 其中, torch.dtype 是展示 torch.Tensor 数据类型的类,pytorch 有八个不同的

目录 Pytorch Leture 05: Linear Rregression in the Pytorch Way Logistic Regression 逻辑回归 - 二分类 Lecture07: How to make netural network wide and deep ? Lecture 08: Pytorch DataLoader Lecture 09: softmax Classifier part one part two : real problem - MNIST i

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

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