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Pytorch基础（二）Tensor的索引和切片

Pytorch基础（二）Tensor的索引和切片Tensor的index和select**Dim0first：**多维张量的索引默认为第一个维度索引a=torch.Tensor(4,3,28,28)print
唐BiuBiu·2022-12-13 13:19

TypeError: mean() received an invalid combination of arguments - got (dim=tuple,keepdim=True,),

使用torch.mean()函数一直报错，后来发现是torch版本的问题。一开始使用的是0.4.1版本，换成了1.7.1版本，就能够正常运行了。
杰伦的大眼睛·2022-12-13 11:21

TypeError: mean() received an invalid combination of arguments - got (list, dim=int), but expected o

TypeError:mean()receivedaninvalidcombinationofarguments-got(list,dim=int),butexpectedoneof:如果是在gpu上，由于在
matlab_python22·2022-12-13 11:50

如何在pytorch中自己实现softmax运算

运算使输出更适合离散值的预测和训练softmax用于分类问题：预备知识：首先我们看看这个关于Tensor的运算：sum()函数>>X=torch.tensor([1,2,3])tensor([1,2,3])>>X.sum(dim
dlage·2022-12-13 09:36

nn.Softmax(dim=1)(outputs) 与 torch.max(probs, 1)[1]的理解

outputs，后遇到torch.max(probs,1)[1]这行代码，不是很清楚它的意思，所以对其进行逐步调试，理清了思路：outputs=model(inputs)probs=nn.Softmax(dim
计算机视觉从零学·2022-12-12 20:01

老狗——理解 “ nn.Softmax（dim=0）“

老狗——理解"nn.Softmax（dim=0）"多维tensor时，对softmax的参数dim总是很迷，下面用一个例子说明importtorch.nnasnnm=nn.Softmax(dim=0)n
VeteranDog·2022-12-12 20:30

nn.softmax的参数使用和数据使用

nn.Softmax，dim=0对于二维数组的dim=0时，将每列的每个元素和这一列的自然指数之和进行比，importtorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmatharr=np.linspace
MAR-Sky·2022-12-12 20:30

【基础知识】pytorch:nn.Softmax()

转载：https://blog.csdn.net/weixin_41391619/article/details/104823086这篇讲的很清楚，转一下本篇主要分析softmax函数中的dim参数,首先介绍一下
nefetaria·2022-12-12 20:59

pytorch softmax 中参数 dim 的理解

首先，先看官方定义dim:AdimensionalongwhichSoftmaxwillbecomputed(soeveryslicealongdimwillsumto1)具体解释为：当dim=0时，是对每一维度相同位置的数值进行
GISer and Coder·2022-12-12 20:59

torch.nn.Softmax()用法

目前网络上对于softmax讲解只停留在三维空间在4维空间里，即B,C,H,W维度关于Softmax不同维度归一化Softmax(dim=0)对第0维度进行归一化，即所有Batch之和为1importtorchx
Lins H·2022-12-12 20:27

nn.Softmax(dim) 的理解

使用pytorch框架进行神经网络训练时，涉及到分类问题，就需要使用softmax函数，这里以二分类为例，介绍nn.Softmax()函数中，参数的含义。1.新建一个2x2大小的张量，一行理解成一个样本经过前面网络计算后的输出（1x2），则batch_size是2。importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnna=np.array([[1.5,6.7],[
Enterings·2022-12-12 20:57

分类任务常用激活函数之nn.Softmax函数参数dim理解（Pytorch）

torch.nn.Softmax(dim=None)#参数dim表示softmax进行计算的维度3
NorthSmile·2022-12-12 20:26

tensor 增加维度_TensorFlow用expand_dim()来增加维度的方法

TensorFlow中，想要维度增加一维，可以使用tf.expand_dims(input,dim,name=None)函数。
杨良枝·2022-12-12 20:21

TensorFlow笔记（十四）——降维函数tf.squeeze()、增维函数expand_dim()

一、降维函数tf.squeeze()squeeze(input,axis=None,name=None,squeeze_dims=None)该函数返回一个张量，这个张量是将原始input中所有维度为1的那些维都删掉的结果【1】axis可以用来指定要删掉的为1的维度，此处要注意指定的维度必须确保其是1，否则会报错>>>y=tf.squeeze(inputs,[0,1],name='squeeze')
马大哈先生·2022-12-12 20:20

python：flatten()参数详解

python里的flatten(dim)表示，从第dim个维度开始展开，将后面的维度转化为一维.也就是说，只保留dim之前的维度，其他维度的数据全都挤在dim这一维。
Echo_0522·2022-12-12 16:17

AGS测序下游分析一条龙

stringsAsFactors=F)library(stringr)a1=read.table('/mnt/AGS_RNA-seq/featureCounts/all.counts.txt',header=T)dim
璐璐璐璐璐952·2022-12-12 14:57

Pytorch框架之expand/expand_as 维度扩张

torch的expand|expand_as方法expandexpand_asQQ:3020889729小蔡expand给定一个shape进行单一维度的扩张:shape->new_shape(new_dim
NULL not error·2022-12-12 11:30

torch.max()、expand()、expand_as()使用讲解

函数主要用来求tensor的最大值1.torch.max(input,dim,keepdim)函数output=torch.max(input,dim)输入input是softmax函数输出的
DaYinYi·2022-12-12 11:53

pytorch每日一学30(torch.chunk())将一个tensor分为指定数量的块

第30个方法torch.chunk(input,chunks,dim=0)→ListofTensors此方法是将给定的input分为指定数量的块，并返回划分完以后每个块的视图接下来介绍参数：input：
Fluid_ray·2022-12-12 09:44

numpy的数组常用运算练习

importnumpyasnp#一维数组print('==========#一维数组===========')A=np.array([1,2,3,4])print(A)#数组的维数可以通过np.dim(
weixin_30564785·2022-12-12 08:25

【深度学习】torch.argmax()函数讲解 | pytorch

两个维度的张量使用torch.argmax()函数我们直接先举一个例子吧，我们随机生成一个2X3的张量：importtorchx=torch.rand(2,3)print(x)y0=torch.argmax(x,dim
今天一定要洛必达·2022-12-12 08:49

CNN学习MNIST实现手写数字识别

#初始化权重self.params={'W1':weight_init_std*np.random.randn(filter_num,input_dim[0],filter_size,filter_size
fakerth·2022-12-11 22:01

pytorch/python 常见的函数总结 自用

pytorch/python常见的函数总结自用torch.normal(0,1,(n,dim))0,1正态分布，n*dimnp.power(x1,x2)可以是整数或数组，数组的时候，x1[i,j]**x2
RainyDay7·2022-12-11 19:29

【Pytorch】F.normalize学习笔记

1.函数介绍importtorch.nn.functionalasFF.normalize(input:Tensor,p:float=2.0,dim:int=1)->Tensorinput:是一个任意维度的
那我来问你·2022-12-11 19:58

熹微~~~基于Vue开发的昏暗风格的响应式网页！

熹微网页介绍1、项目简介熹微（dim-star），名字来源于晋代田园派诗人陶渊明的《归去来兮辞》：问征夫以前路，恨晨光之熹微，因为整个界面的风格是较为暗淡的，页面中的组件又总是给人微亮的感受，所以以熹微来命名
京茶吉鹿·2022-12-11 18:02

python乘积函数_python的几种矩阵相乘的公式详解

见如下Python代码：importnumpyasnp#2-Darray:2x3two_dim_matrix_one=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#2-Darray:3x2two_dim_matrix_t
weixin_39801158·2022-12-11 15:26

python计算矩阵乘法_Python中的几种矩阵乘法（小结）

2.代码【code】importnumpyasnp#2-Darray:2x3two_dim_matrix_one=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#2-Darray:3x2two_dim_matrix_two
weixin_39584549·2022-12-11 15:56

【Pytorch】torch.nn.functional.normalize函数详解

目录1函数作用2举例3参考文献1函数作用torch.nn.functional.normalize(input,p=2,dim=1,eps=1e-12,out=None)  作用：将输入的数据（input
一穷二白到年薪百万·2022-12-11 08:35

对抗样本攻击方法总结

本文先介绍无特定目标攻击的目标函数，然后介绍FGSM、BIM、StepLL、MI-FGSM、DIM、TIM、SI-NI方法。攻击目标函数arg⁡max⁡xadvJ(xadv,y)s.t.∥xad
huitailangyz·2022-12-11 00:54

多显卡服务器下pytorch 指定某个 gpu训练与多 gpu并行训练的方法

idpython程序名其中id是gpu编号二.多gpu并行训练:bashtorch.nn.DataParallel(module,device_ids=None,output_device=None,dim
CrystalheartLi·2022-12-10 22:37

python数组对应元素相乘_python的几种矩阵相乘的公式详解

见如下Python代码：importnumpyasnp#2-Darray:2x3two_dim_matrix_one=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#2-Darray:3x2two_dim_matrix_t
weixin_39726408·2022-12-10 17:55

Pytorch中取一个batch的对角线元素

torch.diagonal这里的j_matrix是一个（5,16,16)张量torch.diagonal(j_matrix,dim1=-2,dim2=-1)Out[6]:tensor([[0.3009,0.7826,0.2639,0.4019,0.5106,0.3767,0.4053,0.2876,0.3009,0.7826,0.2639,0.4019,0.5106,0.3767,0.4053
LaPetiteNancy·2022-12-10 16:42

torch.diag_embed代码测试

文章目录1.函数说明2.代码3.结果1.函数说明torch.diag_embed(input,offset=0,dim1=-2,dim2=-1)→Tensor创建一个张量，其某些2D平面(由dim1和dim2
取个名字真难呐·2022-12-10 16:41

Pytorch根据向量批量构造对角矩阵

TORCH.DIAG_EMBEDtorch.diag_embed(input,offset=0,dim1=-2,dim2=-1)→TensorCreatesatensorwhosediagonalsofcertain2Dplanes
wangchaoxjtu·2022-12-10 16:41

torch.diagonal取三维张量的各自二维张量的对角线

torch.diagonal()对于二维张量就是取对角线元素对于三维张量，比如（6，m,n）torch.diagonal(tensor,dim1=-2,dim2=-1)代表分别取6个m*n张量的对角线元素
believe__m·2022-12-10 16:09

深度学习—属性统计

normnorma.norm(x,dim=b)x=1;一范数，全部加起来=>得tensor（8）x=2;二范数，全部加起来再根号=>得tensor（2.8284）就是b.norm(1,dim=1)一维上进行一范数运算
楠树已成舟·2022-12-10 15:51

Paddle平台中搭建CNN模型，在训练模型中采用tensor类型

接下来便是通过训练集来对模型进行训练：下面是这次搭建“”美食分类”深度学习代码中，所用到的训练部分的代码：#CNN网络组建完毕之后，开始进行模型训练print(train_parameters['class_dim
代码又崩了？！·2022-12-10 11:53

list里面装tensor(pytorch的)如何合并起来

中装着多个同纬度的tensor，想让这个list转为tensor核心方法：torch.stack()defstack(tensors:Union[Tuple[Tensor,...],List[Tensor]],dim
会写代码的孙悟空·2022-12-10 09:39

OpenCV学习笔记（七）

输入的数组需为相同的深度（CV_8U或CV_32F）和相同的尺寸intnimages,//输入数组的个数，也就是第一个参数中存放了多少张“图像”，有几个原数组constint*channels,//需要统计的通道(dim
尘归风·2022-12-10 07:07

双线性插值的python实现

bilinear_interpolation.py[2]链接:双线性插值详解[3]双线性插值python实现代码：importcv2importnumpyasnpdefbilinear_interpolation(img,out_dim
明德zhuang·2022-12-10 04:35

pytorch中nn.softmax的dim=1和dim=2的操作

在学习注意力机制的时候，可能需要用到nn.softmax来进行矩阵的乘法结果进行权重归一，但是对于nn.softmax的参数dim不知道具体的操作流程，于是自分别创建两个函数，对应dim=1和dim=2
Tcotyledons·2022-12-09 21:08

pytorch学习笔记

pytorch学习笔记torch.index_select(input,dim,index,out=None)函数返回的是沿着输入张量的指定维度的指定索引号进行索引的张量子集，其中输入张量、指定维度和指定索引号就是
六个核桃Lu·2022-12-09 17:50

【Pytorch】torch api 学习1

torchapi目录矩阵相乘torch.mm矩阵相乘torch.matmulembtablelookuptorch.cat((a,b),dim=-1)表示按倒数第一维catimporttorchtorch
littlemichelle·2022-12-09 14:33

pytorch的unsqueeze和unsqueeze_的使用

unsqueeze和unsqueeze_的使用,及in_place操作unsqueezeunsqueeze就是用来扩展维度的,先来看下unsqueeze的参数,torch.unsqueeze(input,dim
799050408·2022-12-09 10:10

Pytorch unsqueeze和squeeze方法

1.维度扩展（unsqueeze）torch.unsqueeze(tensor,dim)将tensor的指定位置插入1维importtorchx=torch.arange(10).reshape(2,5
weixin_40675092·2022-12-09 10:38

Pytorch：squeeze()和unsqueeze()函数

squeeze():维度压缩，去掉维数为1的的维度torch.squeeze(input,dim=None,out=None)将输入张量形状中的1去除并返回。
wangzwei·2022-12-09 10:03

Pytorch-unsqueeze

unsqueeze的用法通过tensor.unsqueeze(dim)进行维度扩张。
小火箭丶·2022-12-09 10:33

pytorch之squeeze和unsqueeze的用法及注意事项

用法两种:b=a.squeeze(dim=index)输入需要降维的维度indexb=torch.squeeze(a,dim=index)同上a=torch.r
utuk·2022-12-09 10:22

pytorch学习笔记（十）——统计属性

tensor统计属性1.norm-p范数p=1：绝对值之和范数p=2：绝对值平方之和开2次方......eg:2.mean,sum,min,max,prod(累乘)3.argmin,argmax（不给定dim
weixin_46753186·2022-12-09 09:14

深度学习—属性统计（二）

#a=[4,10]a.max(dim=1)=>输出tensor(值)，tensor(索引)索引就是位置dim表示维度，一维度上，就是10个里面选一个最大的keepdim=True保持维度（保持形状）a.topk
楠树已成舟·2022-12-09 09:59
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