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  1. pytorch 实现张量tensor,图片,CPU,GPU,数组等的转换

  2. 今天小编就为大家分享一篇pytorch 实现张量tensor,图片,CPU,GPU,数组等的转换，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：34816
    • 提供者：weixin_38657115

  1. Pytorch 实现权重初始化

  2. 在TensorFlow中，权重的初始化主要是在声明张量的时候进行的。 而PyTorch则提供了另一种方法：首先应该声明张量，然后修改张量的权重。通过调用torch.nn.init包中的多种方法可以将权重初始化为直接访问张量的属性。 1、不初始化的效果 在Pytorch中，定义一个tensor，不进行初始化，打印看看结果： w = torch.Tensor(3,4) print (w) 可以看到这时候的初始化的数值都是随机的，而且特别大，这对网络的训练必定不好，最后导致精度提不上，甚至损失无法收

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38638688

  1. pytorch 实现张量tensor,图片,CPU,GPU,数组等的转换

  2. 1, 创建pytorch 的Tensor张量： torch.rand((3,224,224)) #创建随机值的三维张量，大小为（3,224,224） torch.Tensor([3,2]) #创建张量，[3,2] 2, cpu上的tensor和GPU即pytorch创建的tensor的相互转化 b = a.cpu() # GPU → CPU a = b.cuda() #CPU → GPU 3, tensor和numpy的转化 b = a.numpy() # tensor转化为 numpy

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：36864
    • 提供者：weixin_38506182

  1. 在pytorch中对非叶节点的变量计算梯度实例

  2. 在pytorch中一般只对叶节点进行梯度计算，也就是下图中的d,e节点，而对非叶节点，也即是c,b节点则没有显式地去保留其中间计算过程中的梯度（因为一般来说只有叶节点才需要去更新），这样可以节省很大部分的显存，但是在调试过程中，有时候我们需要对中间变量梯度进行监控，以确保网络的有效性，这个时候我们需要打印出非叶节点的梯度，为了实现这个目的，我们可以通过两种手段进行。 注册hook函数 Tensor.register_hook[2] 可以注册一个反向梯度传导时的hook函数，这个hook函数将会

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_38731385

  1. 利用Pytorch实现简单的线性回归算法

  2. 最近听了张江老师的深度学习课程，用Pytorch实现神经网络预测，之前做Titanic生存率预测的时候稍微了解过Tensorflow，听说Tensorflow能做的Pyorch都可以做，而且更方便快捷，自己尝试了一下代码的逻辑确实比较简单。 Pytorch涉及的基本数据类型是tensor（张量）和Autograd（自动微分变量），对于这些概念我也是一知半解，tensor和向量，矩阵等概念都有交叉的部分，下次有时间好好补一下数学的基础知识，不过现阶段的任务主要是应用，学习掌握思维和方法即可，就不再

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：109568
    • 提供者：weixin_38708707

  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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-01
    • 文件大小：84992
    • 提供者：weixin_38713061

  1. PyTorch中Tensor的维度变换实现

  2. 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 torch >>> a = torch.Tensor([[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]]) >>> a.size() tor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：65536
    • 提供者：weixin_38698174

  1. PyTorch中Tensor的拼接与拆分的实现

  2. 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) >>> x tensor([[-0.1997, -0.6900, 0.7039], [ 0.0268, -1.0140, -2.9764

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38626080

  1. nlp_notes:自然语言处理学习笔记：机器学习及深度学习原理和示例，基于Tensorflow和PyTorch框架，Transformer，BERT，ALBERT等最新预训练模型以及源代码详解，以及基于预训练模型进行各种自然语言处理任务。

  2. 自然语言处理学习笔记 机器学习及深度学习原理和示例，基于Tensorflow和PyTorch框架，Transformer，BERT，ALBERT等最新预训练模型以及源代码详解，以及基于预训练模型进行各种自然语言处理任务。以及模型部署 两种传统的模型： 基于规则或模板生成对话系统 基于概率的语言模型利用语料数据，实现了简略的2-gram模型，并利用该模型判断句子的合理性 根据中国城市的位置信息，实现简单的路径规划系统 根据武汉地铁的各站点的位置信息，实现简单的路径规划系统 图的广度优先搜索及深度优

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：26214400
    • 提供者：weixin_42115003

  1. 张量：用于神经网络和多维数组的C ++库-源码

  2. 张量 该库提供两个主要功能： 与多维数组进行交互的类（对于后端库，请使用具有后备功能的BLAS / LAPACK库，以拥有自己的幼稚实现）。 深度神经网络。 设计目标是创建一个类似numpy / pytorch的接口，用于与包装在简单，相对轻量的库中的多维数组进行交互，该库具有有限的外部依赖性，可以在android手机和微控制器等平台上使用。 如何在您的项目中使用 如果您使用的是cmake，请参见示例。 tensor/nn模块的用法 例如用法跳转到 tensor模块在嵌入式应用中的使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：199680
    • 提供者：weixin_42175516

  1. pytorch实现Tensor变量之间的转换

  2. 系统默认是torch.FloatTensor类型 data = torch.Tensor(2,3)是一个2*3的张量，类型为FloatTensor data.cuda()就转换为GPU的张量类型，torch.cuda.FloatTensor类型 (1) CPU或GPU之间的张量转换 在Tensor后加long(), int(), double(),float(),byte()等函数就能将Tensor进行类型转换type()函数， data为Tensor数据类型，data.type()为给出dat

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：39936
    • 提供者：weixin_38599545