- pytorch | torch.contiguous()方法
Mopes__
分享pytorch人工智能python
torch.contiguous()方法语义上是“连续的”,经常与torch.permute()、torch.transpose()、torch.view()方法一起使用,要理解这样使用的缘由,得从pytorch多维数组的低层存储开始说起:touch.view()方法对张量改变“形状”其实并没有改变张量在内存中真正的形状,可以理解为:view方法没有拷贝新的张量,没有开辟新内存,与原张量共享内存;
- pytorch中张量变换函数
weixin_42924890
pytorch人工智能python
在PyTorch中view(),transpose()和permute()函数都是用于改变张量(Tensor)维度结构的,但它们的作用和使用场景有所不同。torch.view()功能:该函数用于将一个张量重塑为新的形状,但它必须保持原有元素数量不变。它主要用于改变张量的维度布局,而不仅仅是交换维度。用法:通常用于简化或展开张量的维度,例如将三维张量展平成一维或二维。importtorchbatch
- Pytorch Tensor 维度变换学习记录
随机惯性粒子群
Python强化学习python学习
1.改变shapetorch.reshape()、torch.view()可以调整Tensor的shape,返回一个新shape的Tensor,torch.view()是老版本的实现,torch.reshape()是最新的实现,两者在功能上是一样的。示例代码:importtorcha=torch.rand(4,1,28,28)print(a.shape)print(a.view(4*1,28,28
- Pytorch Tensor维度变换方法
weixin_47552564
pytorch人工智能python
1.torch.reshape()、torch.view()可以调整Tensor的shape2.torch.unsqueeze(index)可以为Tensor增加一个维度3.squeeze()可以删减维度4.expand()扩展维度5.repeat()维度重复,不常用6.transpose(dim1,dim2)交换dim1与dim2,进行维度变换。注意这种交换使得存储不再连续,再执行一些resha
- Pytorch基础 - 6. torch.reshape() 和 torch.view()
Aaron_neil
#Pytorch操作pytorch深度学习pythonreshapeview
目录1.torch.reshape(shape)和torch.view(shape)函数用法2.当处理的tensor是连续性的(contiguous)3.当处理的tensor是非连续性的(contiguous)4.PyTorch中的contiguous在本文开始之前,需要了解最基础的Tensor存储方式,具体见Tensor数据类型与存储结构注:如果不想继续往下看,就无脑使用reshape()函数来
- torch tensor维度变换torch.reshape,torch.view,torch.repeat,torch.expand,torch.permute,torch.transpose
whitesilence
codding#pytorch深度学习
pytorch中可以改变维度的操作有torch.reshape,torch.view,torch.repeat,torch.expand,torch.permute,torch.transposetorch.reshape与torch.viewimporttorch#torch.view和torch.reshape是一样的,torch.reshape/torch.view与input共用基础数据,
- torch.contiguous()方法
it_lsr
学习随笔pytorch
torch.contiguous()方法语义上是“连续的”,经常与torch.permute()、torch.transpose()、torch.view()方法一起使用,要理解这样使用的缘由,得从pytorch多维数组的低层存储开始说起:touch.view()方法对张量改变“形状”其实并没有改变张量在内存中真正的形状,可以理解为:view方法没有拷贝新的张量,没有开辟新内存,与原张量共享内存;
- torch.view()、transpose()和permute()的联系与区别
_illusion_
#pytorch数学python线性代数
最近被pytorch的几种Tensor维度转换方式搞得头大,故钻研了一下,将钻研历程和结果简述如下注意:torch.__version__=='1.2.0’torch.transpose()和torch.permute()两者作用相似,都是用于交换不同维度的内容。但其中torch.transpose()是交换指定的两个维度的内容,permute()则可以一次性交换多个维度。具体情况如code所示:
- pytorch torch.view().expand().long()
TBYourHero
pytorch
print(torch.arange(0,n_class))#n_class=60print(torch.arange(0,n_class).view(n_class,1,1))#变换形状view(x,y,z),xyz是维度print(torch.arange(0,n_class).view(n_class,1,1).expand(n_class,n_query,1))#expand(原,行增,列
- 【深度学习】在学习pytorch时,一些不会的python语法总结(1)| torch.size() | torch.view()
今天一定要洛必达
pytorch深度学习pytorchpython
文章目录一、builtin_function_or_methodobjecthasnoattribute'size'二、获取张量的四个维度torch里的size()函数三、改变tensor形状的函数view()一、builtin_function_or_methodobjecthasnoattribute‘size’最近在学注意力机制,再编写Senet的时候,这个bug最开始是长这样子的:它意思就
- torch.view() 详解
Python图像识别
人工智能pytorchpython深度学习
1.torch.view()torch版:x.view()功能同reshape相似,但是view()只能操作tensor,reshape()可以操作tensor和ndarray。view()只能用在contiguous(连续)的变量上。如果在view之前用了transpose,permute等切片处理,需要用contiguous()来返回一个contiguouscopy。pytorch中的torc
- torch.view打乱tensor顺序使得交叉熵计算出错
微凉的衣柜
深度学习pytorch深度学习python
pytorch中,torch.view操作不好会打乱tensor的次序,导致计算结果偏差。此处给三个小案例,供参考。算例1:entroy=nn.CrossEntropyLoss()input0=torch.Tensor([[0.9,0.2],[0.4,0.6],[0.3,0.7]])input=input0.unsqueeze(0).repeat(2,1,1).transpose(2,1).con
- torch.view,torch.sequeeze,torch.unsequeeze
yjyn1
torch.view(a,b)将一个多维度的矩阵拼接成a×btorch.squeeze()用于将矩阵进行压缩,有0和1两种参数分别表示第一维度和第二维度,torch.sequeeze(0)表示若第一维度的值为1,则去掉。第二维度同理。若参数为矩阵,即torch.squeeze(a)则表示去掉a矩阵维数为1的维度。torch.unsqueeze()用于矩阵维度的扩充,torch.unsqueeze(
- 深度学习笔记(二)——对Tensor创建、修改、索引操作的整理
小白成长之旅
深度学习(基于pytorch)python深度学习pytorch
Tensor的创建、修改、索引操作Tensor概述创建Tensor修改Tensor形状这里说明两个问题torch.view与torch.reshape的异同unsqueeze函数的参数索引操作参考文献Tensor概述对Tensor的操作很多,从接口角度来划分,可以分为两类:(1)torch.function;(2)tensor.function这些操作对大部分Tensor都是等价的,如:torch
- 【学习笔记】Pytorch的Tensor形状操作
看远方的星是否听得见
Tensor_toolboxpytorch深度学习
Torch库对张量的形状操作torch库对张量形状的操作有以下几个函数:torch.reshape()、torch.permute()、torch.transpose()、torch.view()。相关的函数还有:torch.contiguous。torch.view()torch.view(*shape)的输入参数为:torch.size()或者int且返回的数据大小需要与原数据相同,此时新的数
- torch.from_numpy()、torch.view()、torch.masked_select()、 F.softmax() 、F.log_softmax()、torch.mean()函数
凌波漫步-
pytorchnumpypython深度学习
torch.from_numpy()把数组转换成张量,且二者共享内存,对张量进行修改比如重新赋值,那么原始数组也会相应发生改变torch.view()x=torch.tensor(2,2,2)t=x.view(1,8)#输出数组的大小为1*8t=x.view(-1,4)#输出数组的大小为2*4,-1表示自行判断t=x.view(8)#输出数组的大小为8*1t=x.view(-1)#输出数组的大小为
- 【Pytorch】learning notes
bryant_meng
pytorch深度学习人工智能
文章目录【torch.xxx】torch.addmm()/torch.addmm_()torch.clamp()/torch.clamp_()torch.eq()/torch.ne()torch.manual_seed()torch.unique()torch.save()/torch.load()torch.view()/torch.permute()/torch.transpose()/tor
- pytorch学习笔记——张量维度操作
phily123
pytorch学习笔记pytorch深度学习python
一、维度拼接之torch.cat()与torch.stack()二、维度变化之torch.view()三、torch.resize_四、torch.reshape五、维度增加之torch.unsqueeze六、维度交换之torch.permute()与np.transpose()七、通过None和0来增加维度和减少维度总结:参考链接:https://blog.csdn.net/weicao1990
- torch中的torch.view() torch.permute()和 torch.transpose()以及numpy中的numpy.random.permutation()
Cassie_pylua
直入主题:1.torch.view()是先把所有的Tensor()变成一维数据,然后按需(数据的维度)索取。举个例子如果参数中出现-1值,那么这个位置的数据就要按照其他位置来判断了。比如上述例子中,这个-1的值是4,是由其他位置(这里是2)计算得来的,只要保证数据的数量一致就可以。2.torch.permute()相比之下permute()的理解要稍微复杂一点。其作用是把原来Tensor的维数重置
- torch.view函数用法
九磅十五便士丶
深度学习python机器学习python深度学习pytorch
view一、手动调整sizeview()相当于reshape、resize,对Tensor的形状进行调整。例:importtorchx1=torch.arange(0,16)print("x1:",x1)#a1:tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15])-----------------------------------------------
- torch.view()
AI视觉网奇
pytorch知识宝典pytorch深度学习人工智能
importtorchconf_data=torch.tensor([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]],[[10,20,30],[40,50,60]],[[70,80,90],[100,110,120]]])conf_t=torch.tensor([1,2,3,4])conf_data=conf_data.view(-1,3)conf_t=conf_t.
- torch.view()详解及-1参数是什么意思
JNash
pytorch深度学习机器学习
经常可以看到调用torch.view(-1,28*28)之类的调用,那么这里的-1是什么意思呢,经过查看文档view()得到了一下结果:view()返回的数据和传入的tensor一样,只是形状不同-1在这里的意思是让电脑帮我们计算,比如下面的例子,总长度是20,我们不想自己算20/5=420/5=4,就可以在不想算的位置放上-1,电脑就会自己计算对应的数字,这个在实际搭建网络的时候是很好用的还要注
- 【Pytorch API笔记4】用transpose()和permute()和view()来设置维度
hjxu2016
深度框架Pytorchpytorchpython深度学习
转换维度是常见的操作之一,比如NHWC转换成NCHW在numpy里可以用np.tranpose操作,但在torch里却有一丝区别一、torch.view()将数据按照指定维度填入和reshape类似,区别是只能将连续数据转换成指定的维度,-1表示自动填充而reshape可以转换不连续的数据importtorchimportnumpyasnpdata=np.array([1,2,3,4,5,6,7,
- numpy和torch函数使用
曙光_deeplove
pythonnumpytorch
1、【python】numpy中(n,1)和(n,)相互转换_机器不学习我学习的博客-CSDN博客2、np.reshape()和torch.view()_dspeia的博客-CSDN博客3、torch.max()与numpy.max()函数
[email protected]的博客-CSDN博客4、https://www.jianshu.com/p/b438a8be648b5、torch.max
- Pytorch的tensor基本操作
Swayzzu
深度学习pytorch深度学习人工智能
目录一、tensor的创建1.使用tensor2.使用Tensor3.随机初始化4.其他数据生成①torch.full②torch.arange③linspace和logspace④ones,zeros,eye⑤torch.randperm二、tensor的索引与切片1.索引与切片使用方法①index_select②...③mask三、tensor维度的变换1.维度变换①torch.view②sq
- 人工智能学习Pytorch教程Tensor基本操作示例详解
目录一、tensor的创建1.使用tensor2.使用Tensor3.随机初始化4.其他数据生成①torch.full②torch.arange③linspace和logspace④ones,zeros,eye⑤torch.randperm二、tensor的索引与切片1.索引与切片使用方法①index_select②...③mask三、tensor维度的变换1.维度变换①torch.view②sq
- pytorch教程之Tensor的值及操作使用学习
目录1、Tensors建立5*3的矩阵,未初始化建立随机初始化矩阵建立零初始化矩阵,数据类型是Long建立一个tensor数据来源于data获取tensor的size2、对Tensor的操作实现加法的四种方式所有原地替换使用标准的numpy操作使用torch.view改变tensor的形状tensor转化为numpy的数字,使用itemTorchTensor和numpy的相互转换将numpyarr
- 【Pytorch入门】Tensor维度变换
Cat♟
pytorch
Pytorch学习笔记——Tensor维度变换view()/reshape()torch.view(arg1,arg2....)作用:类似于numpy中的resize()的功能,重构tensor的维度,返回一个有相同数据但不同大小的tensor简单来讲,就是把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维数组,然后根据参数组合成其他维度的tensorexample:首先我们构造两个张量a([
- Pytorch-view的用法
WinstonYF
viewpytorchpython
Pytorch-view的用法1.torch.view(参数a,参数b,...)2.有的时候会出现torch.view(-1)或者torch.view(参数a,-1)这种情况。在pytorch中view函数的作用为重构张量的维度,相当于numpy中resize()的功能,但是用法可能不太一样。如下例所示比如importtorcha=torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]])
- 深度学习框架Pytorch——学习笔记(九) 基础知识补充
AN ZE
pytorch深度学习
由于基础知识不牢固,又学习了一下其他入门学习资料。pytorch中文手册https://github.com/zergtant/pytorch-handbook入门基础补充相比之前学过的东西,一些常用的东西做了下补充。任何以“_”结尾的操作,其结果都会替换原变量。torch.view与numpy的reshape类似。x.view(-1,8)等。如果Tensor中只有一个元素,使用.item()得到
- springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出
杨白白
enumfreemarker
spring mvc freemarker 中遍历枚举
1枚举类型有一个本地方法叫values(),这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。
enum
public enum BooleanEnum {
TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
- 实习简要总结
byalias
工作
来白虹不知不觉中已经一个多月了,因为项目还在需求分析及项目架构阶段,自己在这段
时间都是在学习相关技术知识,现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结:
(1)工作技能方面
大体分为两个阶段,Java Web 基础阶段和Java EE阶段
1)Java Web阶段
在这个阶段,自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL,这些知识的核心点都过
了一遍,也
- Quartz——DateIntervalTrigger触发器
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述
simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间,这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1:00AM 执行任务,如果使用 SimpleTrigger,间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题,即当有 misfired 的任务并且恢复执行时,该执行时间
- Unix快捷键
18289753290
unixUnix;快捷键;
复制,删除,粘贴:
dd:删除光标所在的行 &nbs
- 获取Android设备屏幕的相关参数
酷的飞上天空
android
包含屏幕的分辨率 以及 屏幕宽度的最大dp 高度最大dp
TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text);
DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics();
text.append("getResources().ge
- 要做物联网?先保护好你的数据
蓝儿唯美
数据
根据Beecham Research的说法,那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。
在Beecham的物联网安全威胁图谱上,展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。
Beecham Research的技术主管Jon Howes说:“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件,是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署,也就
- Java取模(求余)运算
随便小屋
java
整数之间的取模求余运算很好求,但几乎没有遇到过对负数进行取模求余,直接看下面代码:
/**
*
* @author Logic
*
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) {
// TODO A
- SQL注入介绍
aijuans
sql注入
二、SQL注入范例
这里我们根据用户登录页面
<form action="" > 用户名:<input type="text" name="username"><br/> 密 码:<input type="password" name="passwor
- 优雅代码风格
aoyouzi
代码
总结了几点关于优雅代码风格的描述:
代码简单:不隐藏设计者的意图,抽象干净利落,控制语句直截了当。
接口清晰:类型接口表现力直白,字面表达含义,API 相互呼应以增强可测试性。
依赖项少:依赖关系越少越好,依赖少证明内聚程度高,低耦合利于自动测试,便于重构。
没有重复:重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现,及时重构消除重复。
战术分层:代码分层清晰,隔离明确,
- 布尔数组
百合不是茶
java布尔数组
androi中提到了布尔数组;
布尔数组默认的是false, 并且只会打印false或者是true
布尔数组的例子; 根据字符数组创建布尔数组
char[] c = {'p','u','b','l','i','c'};
//根据字符数组的长度创建布尔数组的个数
boolean[] b = new bool
- web.xml之welcome-file-list、error-page
bijian1013
javaweb.xmlservleterror-page
welcome-file-list
1.定义:
<welcome-file-list>
<welcome-file>login.jsp</welcome>
</welcome-file-list>
2.作用:用来指定WEB应用首页名称。
error-page1.定义:
<error-page&g
- richfaces 4 fileUpload组件删除上传的文件
sunjing
clearRichfaces 4fileupload
页面代码
<h:form id="fileForm"> <rich:
- 技术文章备忘
bit1129
技术文章
Zookeeper
http://wenku.baidu.com/view/bab171ffaef8941ea76e05b8.html
http://wenku.baidu.com/link?url=8thAIwFTnPh2KL2b0p1V7XSgmF9ZEFgw4V_MkIpA9j8BX2rDQMPgK5l3wcs9oBTxeekOnm5P3BK8c6K2DWynq9nfUCkRlTt9uV
- org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案
白糖_
Hibernate
文章摘自:http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181
在编写HQL时,可能会出现这种代码:
select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id
如果这是HQL,那么这段代码就是错误的,因为HQL不支持
- sqlserver按照字段内容进行排序
bozch
按照内容排序
在做项目的时候,遇到了这样的一个需求:
从数据库中取出的数据集,首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示,例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面;
select * fro
- 编程珠玑-第一章-位图排序
bylijinnan
java编程珠玑
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.Writer;
import java.util.Random;
public class BitMapSearch {
- Java关于==和equals
chenbowen00
java
关于==和equals概念其实很简单,一个是比较内存地址是否相同,一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难,但是有时存在一些理解误区,如下情况:
1、
String a = "aaa";
a=="aaa";
==> true
2、
new String("aaa")==new String("aaa
- [IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕
comsci
it
我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境...
如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
- oracle 数据块结构
daizj
oracle块数据块块结构行目录
oracle 数据块是数据库存储的最小单位,一般为操作系统块的N倍。其结构为:
块头--〉空行--〉数据,其实际为纵行结构。
块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块(Standard Block)。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块(Nonstandard Block)。同一数据库中,Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
- github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
dengkane
github
github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
技能类
markdown语法中文说明
回到顶部
全文检索
elasticsearch
bigdesk elasticsearch管理插件
回到顶部
nosql
mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用
C
- 初二上学期难记单词二
dcj3sjt126com
englishword
dangerous 危险的
panda 熊猫
lion 狮子
elephant 象
monkey 猴子
tiger 老虎
deer 鹿
snake 蛇
rabbit 兔子
duck 鸭
horse 马
forest 森林
fall 跌倒;落下
climb 爬;攀登
finish 完成;结束
cinema 电影院;电影
seafood 海鲜;海产食品
bank 银行
- 8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用
dcj3sjt126com
mysql
一、基本概念
1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同,所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引,但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引,InnoDB不能自动地创建索引。
2、外键可以是一对一的,一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接,或者是一对多的,一个表的记录与另一个表的多条记录连接。
3、如
- java循环标签 Foreach
shuizhaosi888
标签java循环foreach
1. 简单的for循环
public static void main(String[] args) {
for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) {
System.err.println("i=" + i + " y="
- Spring Security(05)——异常信息本地化
234390216
exceptionSpring Security异常信息本地化
异常信息本地化
Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化,这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息(如配置错误)则是不能够进行本地化的,它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
- DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response
javamingtingzhao
架构DUBBO
废话不多说,警告日志如下,不知道有哪位遇到过,此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告),后续运行没问题,找了好久真心不知道哪里错了。
WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
- JS中Date对象中几个用法
leeqq
JavaScriptDate最后一天
近来工作中遇到这样的两个需求
1. 给个Date对象,找出该时间所在月的第一天和最后一天
2. 给个Date对象,找出该时间所在周的第一天和最后一天
需求1中的找月第一天很简单,我记得api中有setDate方法可以使用
使用setDate方法前,先看看getDate
var date = new Date();
console.log(date);
// Sat J
- MFC中使用ado技术操作数据库
你不认识的休道人
sqlmfc
1.在stdafx.h中导入ado动态链接库
#import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
- Android Studio加速
rensanning
android studio
Android Studio慢、吃内存!启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。
(1)设置Android Studio
a) 禁用插件
File -> Settings... Plugins 去掉一些没有用的插件。
比如:Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
- 各数据库的批量Update操作
tomcat_oracle
javaoraclesqlmysqlsqlite
MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同,因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的
sql语句,懂得SQL语句,那么MyBatis部分的操作就简单了。 注意:下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行,要不全部成功,要不全部回滚。
MSSQL的SQL语句
WITH R AS(
SELECT 'John' as name, 18 as
- html禁止清除input文本输入缓存
xp9802
input
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name