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  1. Pytorch中的variable, tensor与numpy相互转化的方法

  2. 主要介绍了Pytorch中的variable, tensor与numpy相互转化的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:90112
    • 提供者:weixin_38661008
  1. PyTorch中的Variable变量详解

  2. 今天小编就为大家分享一篇PyTorch中的Variable变量详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-18
    • 文件大小:57344
    • 提供者:weixin_38710323
  1. Pytorch中的自动求梯度机制和Variable类实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇Pytorch中的自动求梯度机制和Variable类实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-17
    • 文件大小:49152
    • 提供者:weixin_38751177
  1. Pytorch实现将模型的所有参数的梯度清0

  2. 有两种方式直接把模型的参数梯度设成0: model.zero_grad() optimizer.zero_grad()#当optimizer=optim.Optimizer(model.parameters())时,两者等效 如果想要把某一Variable的梯度置为0,只需用以下语句: Variable.grad.data.zero_() 补充知识:PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零?optimizer.zero_grad()的意义 optimizer.zero_gra
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:43008
    • 提供者:weixin_38685793
  1. pytorch numpy list类型之间的相互转换实例

  2. 如下所示: import torch from torch.autograd import Variable import numpy as np ''' pytorch中Variable与torch.Tensor类型的相互转换 ''' # 1.torch.Tensor转换成Variablea=torch.randn((5,3)) b=Variable(a) print('a',a.type(),a.shape) print('b',type(b),b.shape) # 2.Variable转
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    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:30720
    • 提供者:weixin_38509656
  1. Pytorch 中retain_graph的用法详解

  2. 用法分析 在查看SRGAN源码时有如下损失函数,其中设置了retain_graph=True,其作用是什么? ############################ # (1) Update D network: maximize D(x)-1-D(G(z)) ########################### real_img = Variable(target) if torch.cuda.is_available(): real_i
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    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:75776
    • 提供者:weixin_38705530
  1. Pytorch 实现sobel算子的卷积操作详解

  2. 卷积在pytorch中有两种实现,一种是torch.nn.Conv2d(),一种是torch.nn.functional.conv2d(),这两种方式本质都是执行卷积操作,对输入的要求也是一样的,首先需要输入的是一个torch.autograd.Variable()的类型,大小是(batch,channel, H,W),其中batch表示输入的一批数据的数目,channel表示输入的通道数。 一般一张彩色的图片是3,灰度图片是1,而卷积网络过程中的通道数比较大,会出现几十到几百的通道数。H和W表
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:102400
    • 提供者:weixin_38688371
  1. pytorch .detach() .detach_() 和 .data用于切断反向传播的实现

  2. 当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变,只对其中一部分的参数进行调整;或者值训练部分分支网络,并不让其梯度对主网络的梯度造成影响,这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播 1   detach()[source] 返回一个新的Variable,从当前计算图中分离下来的,但是仍指向原变量的存放位置,不同之处只是requires_grad为false,得到的这个Variable永远不需要计算其梯度,不具有grad。 即使之后重新将它的requires_grad
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:72704
    • 提供者:weixin_38712899
  1. pytorch的梯度计算以及backward方法详解

  2. 基础知识 tensors: tensor在pytorch里面是一个n维数组。我们可以通过指定参数reuqires_grad=True来建立一个反向传播图,从而能够计算梯度。在pytorch中一般叫做dynamic computation graph(DCG)——即动态计算图。 import torch import numpy as np # 方式一 x = torch.randn(2,2, requires_grad=True) # 方式二 x = torch.autograd.Variab
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:96256
    • 提供者:weixin_38637272
  1. Pytorch中的VGG实现修改最后一层FC

  2. https://discuss.pytorch.org/t/how-to-modify-the-final-fc-layer-based-on-the-torch-model/766/12 That’s because vgg19 doesn’t have a fc member variable. Instead, it has a (classifier): Sequential ( (0): Dropout (p = 0.5) (1): Linear (25088 -> 40
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    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:25600
    • 提供者:weixin_38546846
  1. 浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义

  2. 正常来说backward( )函数是要传入参数的,一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义,但是没关系,生命在与折腾,咱们来折腾一下,嘿嘿。 对标量自动求导 首先,如果out.backward()中的out是一个标量的话(相当于一个神经网络有一个样本,这个样本有两个属性,神经网络有一个输出)那么此时我的backward函数是不需要输入任何参数的。 import torch from torch.autograd import Variable a = Variable(torch.T
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:178176
    • 提供者:weixin_38565480
  1. Pytorch中的自动求梯度机制和Variable类实例

  2. 自动求导机制是每一个深度学习框架中重要的性质,免去了手动计算导数,下面用代码介绍并举例说明Pytorch的自动求导机制。 首先介绍Variable,Variable是对Tensor的一个封装,操作和Tensor是一样的,但是每个Variable都有三个属性:Varibale的Tensor本身的.data,对应Tensor的梯度.grad,以及这个Variable是通过什么方式得到的.grad_fn,根据最新消息,在pytorch0.4更新后,torch和torch.autograd.Variab
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:53248
    • 提供者:weixin_38745003
  1. new_zeros() pytorch版本的转换方式

  2. 如下所示: logprobs.new_zeros(logprobs.size()) pytorch 0.4版本中用到的 新建一个与logprobs类型相同的Variable 转换为pytorch0.2等版本 logprobs.new(logprobs.size()).zero_() 以上这篇new_zeros() pytorch版本的转换方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:26624
    • 提供者:weixin_38708841
  1. PyTorch中常用的激活函数的方法示例

  2. 神经网络只是由两个或多个线性网络层叠加,并不能学到新的东西,简单地堆叠网络层,不经过非线性激活函数激活,学到的仍然是线性关系。 但是加入激活函数可以学到非线性的关系,就具有更强的能力去进行特征提取。 构造数据 import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt x = torch.linspace(-5, 5, 200)
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    • 发布日期:2021-01-01
    • 文件大小:95232
    • 提供者:weixin_38653040
  1. Pytorch中的variable, tensor与numpy相互转化的方法

  2. 在使用pytorch作为深度学习的框架时,经常会遇到变量variable、张量tensor与矩阵numpy的类型的相互转化的问题,本章结合这实际图像对此转化方法进行实现。 1.加载需要用到的模块 import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg 2.显示图片与图片中的一部分区域 test_img = mpimg.i
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    • 发布日期:2021-01-01
    • 文件大小:84992
    • 提供者:weixin_38713061
  1. Pytorch 中的 Tensor , Variable和Parameter区别与联系

  2. 前面的博客简单讲了Variable和Parameter的区别,这次加入tenor,详细的分析三者的区别和联系。文中参考了Pytorch 中的 Tensor , Variable & Parameter 1.Tensor        pytorch中的Tensor类似于numpy中的array,而不直接用tensor的原因,是因为tensor能够更方便地在GPU上进行运算。pytorch为tensor设计了许多方便的操作,同时tensor也可以轻松地和numpy数组进行相互转换。 2.Varia
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    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:52224
    • 提供者:weixin_38666232
  1. pytorch-playground:pytorch中的基础预训练模型和数据集(MNIST,SVHN,CIFAR10,CIFAR100,STL10,AlexNet,VGG16,VGG19,ResNet,Inception,SqueezeNe

  2. 这是pytorch初学者的游乐场,其中包含流行数据集上的预定义模型。 目前我们支持 mnist,svhn cifar10,cifar100 stl10 亚历克斯网 vgg16,vgg16_bn,vgg19,vgg19_bn resnet18,resnet34,resnet50,resnet101,resnet152 squeezenet_v0,squeezenet_v1 inception_v3 这是MNIST数据集的示例。 这将自动下载数据集和预先训练的模型。 import t
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    • 发布日期:2021-02-28
    • 文件大小:39936
    • 提供者:weixin_42098104
  1. Pytorch基本变量类型FloatTensor与Variable用法

  2. pytorch中基本的变量类型当属FloatTensor(以下都用floattensor),而Variable(以下都用variable)是floattensor的封装,除了包含floattensor还包含有梯度信息 pytorch中的dochi给出一些对于floattensor的基本的操作,比如四则运算以及平方等(链接),这些操作对于floattensor是十分的不友好,有时候需要写一个正则化的项需要写很长的一串,比如两个floattensor之间的相加需要用torch.add()来实现 然而
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    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:92160
    • 提供者:weixin_38646914
  1. pytorch中的embedding词向量的使用方法

  2. Embedding 词嵌入在 pytorch 中非常简单,只需要调用 torch.nn.Embedding(m, n) 就可以了,m 表示单词的总数目,n 表示词嵌入的维度,其实词嵌入就相当于是一个大矩阵,矩阵的每一行表示一个单词。 emdedding初始化 默认是随机初始化的 import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable # 定义词嵌入 embeds = nn.Embedding(2, 5) # 2
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    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:39936
    • 提供者:weixin_38528888
  1. PyTorch中的Variable变量详解

  2. 一、了解Variable 顾名思义,Variable就是 变量 的意思。实质上也就是可以变化的量,区别于int变量,它是一种可以变化的变量,这正好就符合了反向传播,参数更新的属性。 具体来说,在pytorch中的Variable就是一个存放会变化值的地理位置,里面的值会不停发生片花,就像一个装鸡蛋的篮子,鸡蛋数会不断发生变化。那谁是里面的鸡蛋呢,自然就是pytorch中的tensor了。(也就是说,pytorch都是有tensor计算的,而tensor里面的参数都是Variable的形式)。如果
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:58368
    • 提供者:weixin_38752628
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