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>>> TAG标签：tensor 的结果
  • PyTorch定义Tensor及索引和切片介绍(最新推荐)
    深度学习--PyTorch定义Tensor 一、创建Tensor 1.1未初始化的方法 ?这些方法只是开辟了空间，所附的初始值（非常大，非常小，0），后面还需要我们进行数据的存入。 torch.empty()：返回一个
    1268
    2023-09-10
    python
  • pytorch逐元素比较tensor大小
    如下所示： import torcha = torch.tensor([[0.01, 0.011], [0.009, 0.9]])mask = a.gt(0.01)print(mask) tensor比较大小可以用tensor.gt属性。上面比较了a中每个元素和0.01的大小，大于0.01的元素输出True。输出结果： tensor([[False, True], [False, True
    646
    2020-01-04
    python
  • pytorch 改变tensor尺寸的方法
    改变Tensor尺寸的操作 1.tensor.view tensor.view方法，可以调整tensor的形状，但必须保证调整前后元素总数一致。view不会改变自身数据，返回的新的tensor与源tensor共享内存，即更改其中一个，另外一个也会跟着改变。 例： In： import torch as t a = t.ar
    1316
    2020-01-04
    python
  • 在pytorch中为Module和Tensor指定GPU的例子
    pytorch指定GPU 在用pytorch写CNN的时候，发现一运行程序就卡住，然后cpu占用率100%，nvidia-smi 查看显卡发现并没有使用GPU。所以考虑将模型和输入数据及标签指定到gpu上。 pytorch中的Tensor和Module可以指定gpu运行，并且可以指定在哪一块gpu上运行，方法
    1470
    2019-08-19
    python
  • 在PyTorch中Tensor的查找和筛选方法
    本文源码基于版本1.0，交互界面基于0.4.1 import torch 按照指定轴上的坐标进行过滤 index_select() 沿着某tensor的一个轴dim筛选若干个坐标 x = torch.randn(3, 4) # 目标矩阵 xtensor([[ 0.1427, 0.0231, -0.5414, -1.0009], [-0.4664, 0.2647, -0.1228, -
    1106
    2019-08-18
    python
  • Pytorch Tensor的索引与切片实例
    1. Pytorch风格的索引 根据Tensor的shape，从前往后索引，依次在每个维度上做索引。 示例代码： import torch a = torch.rand(4, 3, 28, 28)print(a[0].shape) #取到第一个维度print(a[0, 0].shape) # 取到二个维度print(a[1, 2, 2, 4]) # 具体到某个元素 上
    838
    2019-08-18
    python
  • PyTorch之图像和Tensor填充的实例
    在PyTorch中可以对图像和Tensor进行填充，如常量值填充，镜像填充和复制填充等。在图像预处理阶段设置图像边界填充的方式如下： import vision.torchvision.transforms as transforms img_to_pad = transforms.Compose([ transforms.Pad(padding=2, padding_
    1859
    2019-08-18
    python

  • PyTorch中Tensor的高阶操作解析
    条件选取：torch.where(condition, x, y) Tensor 返回从 x 或 y 中选择元素的张量，取决于 condition 操作定义： 举个例子： import torch c = randn(2, 3) ctensor([[ 0.0309, -1.5993, 0.1986], [-0.0699, -2.7813, -1.1828]]) a = torch.ones(2, 3) atens
    1633
    2019-08-18
    python
  • PyTorch中Tensor的拼接与拆分的实现
    拼接张量：torch.cat() 、torch.stack() torch.cat(inputs, dimension=0) Tensor 在给定维度上对输入的张量序列 seq 进行连接操作 举个例子： import torch x = torch.randn(2, 3) xtensor([[-0.1997, -0.6900, 0.7039], [ 0.0268, -1.0140, -2.9764]]) torc
    1468
    2019-08-18
    python
  • PyTorch中Tensor的维度变换实现方法
    对于 PyTorch 的基本数据对象 Tensor (张量)，在处理问题时，需要经常改变数据的维度，以便于后期的计算和进一步处理，本文旨在列举一些维度变换的方法并举例，方便大家查看。 维度查看：torch.Tensor.size() 查看当前 tensor 的维度 举个例子： import torc
    1068
    2019-08-18
    python
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