pytorch深度学习常用命令

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  • 命令目录
    • .item()
    • .items()
    • 最大值的索引
      • torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)
      • _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
    • .data
    • .detach
    • unsqueeze()
    • squeeze()

命令目录

.item()

  • 只是一个值 (浮点型的),适合返回loss,acc
    pytorch深度学习常用命令_第1张图片

.items()

将字典变成列表的形式

  • 字典 items() 函数:以列表返回可遍历的(键, 值) 元组数组。
    实战语法截图:
    pytorch深度学习常用命令_第2张图片

最大值的索引

torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)

cankao

_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)

cankao

.data

复制原来的数据 但是不能求导

data 跟detach()这两个方法都可以用来从原有的计算图中分离出某一个tensor,有相似的地方,也有不同的地方,下面来比较性的看一看。PyTorch0.4以及之后的版本中,.data 仍保留,但建议使用 .detach()

.detach

torch.Tensor.detach()是新版本中可以用来替换data的方法,而且比data要更安全

unsqueeze()

  • 增加一个维度
    pytorch深度学习常用命令_第3张图片
    另外一种写法
    在这里插入图片描述
    即:在某个维度前加一个维度

squeeze()

pytorch深度学习常用命令_第4张图片

pytorch深度学习常用命令_第5张图片

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