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Pytorch 02天——维度变换、broadcast自动拓展、拼接与拆分、数据运算

2、Squeeze（减少维度）/unsqueeze（增加维度）Squeeze是将没有参数的位置挤压。
努力奔跑的憨憨啊·2023-01-03 19:25

pytorch常用函数

torch.cat()torch.squeeze()torch.unsqueeze()torch.stack()torch.sum()torch.sum(input,dim,out=None)→Tensor
风吹草地现牛羊的马·2023-01-03 19:54

tensorflow_core._api.v2.io.gfile has no attribute get_filesystem 问题

官网Tensorboard的tutorial时，运行这段代码writer.add_embedding(features,metadata=class_labels,\label_img=images.unsqueeze
心_kokoro·2023-01-03 19:49

pytorch中的cat、stack、tranpose、permute、unsqeeze

pytorch中的cat、stack、tranpose、permute、unsqeezeCat，维度拼接stack，增加新的维度进行堆叠transpose，交换维度permute，适合多维数据，更灵活的
Lacey Long·2023-01-03 16:56

基于pytorch的简易卷积神经网络结构搭建-简易神经网络入门

建立数据集我们创建一些假数据来模拟真实的情况.比如一个一元二次函数:y=a*x^2+b,我们给y数据加上一点噪声来更加真实的展示它.importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltx=torch.unsqu
weixin_30451709·2023-01-03 07:23

神经网络损失函数汇总

损失函数（3）sparse_categorical_crossentropy（4）平衡交叉熵函数(balancedcrossentropy)（5）focalloss三、回归（1）均方误差（MSE-MeanSquareError
猿代码_xiao·2023-01-03 02:01

L2范数（L2 Norm）与均方差（MSE）

读的一篇论文中写道：Weadoptpixel-wisemeansquareerror(MSE)toregularizethesimilarity.ThereconstructionlosscanbeformallydefinedasLrec
TsXor·2023-01-02 12:29

记录在mmsegmentation框架里写代码跑实验时出现的bug

sizeshapemustmatchinputshape.Inputis2D,sizeis1这种是尺寸没对上，用input.shape和targe.shape把尺寸弄清楚，我缺的是通道那一维，用torch.unsqueeze
Stdleohao·2023-01-02 09:51

MybatisPlus如何只取一条记录

MP2.x提供selectOne方法@OverridepublicTselectOne(Wrapperwrapper){returnSqlHelper.getObject(baseMapper.selectList
杰肥啊·2023-01-02 03:44

常用的图像质量评估指标

文章目录MSERMSEPSNRSSIM本文针对二维数据，如图像等MSEMeanSquareError(均方差)equation:MSE=1mn∑i=0m−1∑j=0n−1(yi,j−y^i,j)2MSE
BubbleCodes·2022-12-31 21:52

tensor维度变换

unsqueeze(0)a=torch.from_numpy(a)常用转换np.squeez(a,dim=)好像只能对array进行维度的压缩tensor的a.unsqueeze(0)直接在对应维度上进行扩张
练习3年·2022-12-31 09:03

pytorch中的cat、stack、tranpose、permute、unsqeeze、contiguous()

【pytorch学习1】pytorch中的cat、stack、tranpose、permute、unsqeeze详解pytorch中的cat、stack、tranpose、permute、unsqeezepytorch
cloudless_sky·2022-12-30 23:38

Pytorch squeeze() unsqueeze() 用法

简介torch.squeeze(input,dim=None,out=None)：对数据的维度进行压缩，去掉维数为1的的维度。squeeze函数功能：去除size为1的维度，包括行和列。当维度大于等于2时，squeeze()无作用。squeeze(0)：代表若第一维度值为1则去除第一维度，例如a.squeeze(0)，a为torch.tensor()格式张量。squeeze(1)：代表若第二维度值
幽影相随·2022-12-30 07:25

C语言中squeeze的作用,pytorch下的unsqueeze和squeeze的用法说明

#squeeze函数：从数组的形状中删除单维度条目，即把shape中为1的维度去掉#unsqueeze()是squeeze()的反向操作，增加一个维度，该维度维数为1，可以指定添加的维度。
西客希林·2022-12-30 07:55

python中squeeze函数_详解pytorch中squeeze()和unsqueeze()函数介绍

squeeze的用法主要就是对数据的维度进行压缩或者解压。先看torch.squeeze()这个函数主要对数据的维度进行压缩，去掉维数为1的的维度，比如是一行或者一列这种，一个一行三列(1,3)的数去掉第一个维数为一的维度之后就变成(3)行。squeeze(a)就是将a中所有为1的维度删掉。不为1的维度没有影响。a.squeeze(N)就是去掉a中指定的维数为一的维度。还有一种形式就是b=torc
weixin_39623271·2022-12-30 07:55

squeeze()和unsqueeze()的使用

目录说明定义数据降维增维定位降维说明（如需制作课程资源(幻灯片、实训手册、视频等)请私信给我）squeeze()是降维函数，unsqueeze()是增维函数。
Tina_1024·2022-12-30 07:24

squeeze和unsqueeze

unsqueezeunsqueeze(x,axis
大龙哥。·2022-12-30 07:53

图解squeeze()和unsqueeze()函数

二、squeeze()和unsqueeze()前言提示：这篇文章是我对数组，张量的理解，以及对squeeze()和unsqueeze()函数功能的分析一、数组是什么？
皮皮宽·2022-12-30 07:23

pytorch 中 squeeze 和unsqueeze函数

1.torch.squeeze()函数:作用：移除指定或所有维数为1的维度，从而得到维度减少的张量解释一下：x=torch.zeros(5,1,1,1)print(x)'输出'tensor([[[[0.]]],[[[0.]]],[[[0.]]],[[[0.]]],[[[0.]]]])举个极端点的例子，这是一个4维的数组，除了第0个维度之外每个维度的维数均为1也就是说，每一个0都被3个括号括着，这显
Dylan_zhang7788·2022-12-30 07:23

pytorch中的squeeze和unsqueeze函数的使用

部分程序#导入要测试的图像（自己找的，不在数据集中），放在源文件目录下im=Image.open('dog.jpg')im=transform(im)#[C,H,W]im=torch.unsqueeze
m0_59199033·2022-12-30 07:53

pytorch中squeeze()和unsqueeze()函数意义

1unsqueeze()函数功能：与squeeze()函数功能相反，用于添加维度；>>>a=torch.Tensor(3)>>>atensor([1.7718e+28,1.0509e-38,0.0000e
无脑敲代码，bug漫天飞·2022-12-30 07:52

求点到线段或直线的距离（不计算角度）

线段doubleDistance(doublep1,doublep2,doubleq1,doubleq2){doubled1=p1-q1,d2=p2-q2;returnsqrt(d1*d1+d2*d2)
刀么克瑟拉莫·2022-12-29 20:23

机器学习中的评价指标

1.MSE（meansquarederror）叫做均方误差，又称L2损失。取平方有一个特性，它惩罚更大的错误更多（毕竟都取平方了）。
要努力啊啊啊·2022-12-29 02:34

PyTorch 笔记（04）— Tensor 属性方法（获取元素个数numel/neleme、查看形状size()/shape、增减维度squeeze()/unsqueeze()、resize形状）

1.获取Tensor元素个数获取Tensor的元素个数，a.numel()等价a.nelement()In[1]:importtorchastIn[5]:a=t.Tensor(2,3)In[6]:aOut[6]:tensor([[1.2116e+30,4.5695e-41,2.1064e-36],[0.0000e+00,nan,4.5695e-41]])In[7]:a.numel()Out[7]:
wohu1104·2022-12-29 00:26

评估回归模型的指标：MSE、RMSE、MAE、R2、偏差和方差

在回归任务(对连续值的预测)中，常见的评估指标(Metric)有：平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)、均方误差(MeanSquareError,MSE)、均方根误差(RootMeanSquareError
悦光阴·2022-12-27 12:17

机器学习的评价指标

文章目录损失函数回归问题1:MSE（MeanSquareError:均方误差）2:RMSE（RootMeanSquareError:均方根误差）3:MAE（MeanAbsoluteError：平均绝对误差
ggbooo·2022-12-27 08:28

pytorch深度学习常用命令

（）最大值的索引torch.argmax(input,dim=None,keepdim=False)_,predicted=torch.max(outputs.data,1).data.detachunsqueeze
算法黑哥·2022-12-27 06:54

【pytorch算子】torch.squeeze 和 torch.unsqueeze 的用法

torch.unsqueeze()用法：对Tensor进行扩维，扩大的维数为1。a.squeez
ctrl A_ctrl C_ctrl V·2022-12-26 08:05

Pytorch函数1 torch.max\ torch.min\ torch.squeeze\ torch.unsqueeze\ torch.rand \randn \randint

1.torch.max(input)输入input:任何形状的张量输出:返回输入张量input中所有元素的最大值。importtorcha=torch.randn((3,4,5))b=torch.max(a)#返回所有张量中的最大值print(a)tensor([[[-0.5234,-2.3275,1.8327,0.5354,1.1100],[0.7137,0.4375,-1.1837,0.816
小手不热乎·2022-12-26 08:04

Pytorch基础 - 1. torch.squeeze() 和 unsqueeze()

常用的函数有torch.unsqueeze()和torch.unsqueeze()操作。
Aaron_neil·2022-12-26 08:31

C语言圣诞树 源代码

include#definePI3.14159265359floatsx,sy;floatsdCircle(floatpx,floatpy,floatr){floatdx=px-sx,dy=py-sy;returnsqrtf
编程小鱼六六六·2022-12-25 04:57

深度学习中对tensor向量进行维度调整的常用方法总结reshape()、transpose()、unsqueeze()

在炼丹日常，很多模型为了保持tensor的计算便利和维度统一（例如resnet）会涉及到很多的维度转换，这时候很容易就绕晕，在参加飞浆的transformer课程中，学习了很多灵活变化维度的方法，这些方法能够让我们减少相当一部分的维度转换的复杂度。下面逐个介绍常用的维度转换方法：reshape方法：维度重整简单的reshape方法我们就不进行介绍，主要介绍reshape中-1的灵活运用，我们可以轻
德国Viviane·2022-12-25 03:17

torch小笔记

）前言一、torch.sum()二、torch.mm()1.torch.mm()2.torch.mul()3.torch.bmm()和torch.matmul()三、torch.squeeze()和unsqueeze
weixin_40630899·2022-12-24 21:13

什么是 SAP ABAP FDA - Fast Data Access 技术？

它允许针对SAPHANA提交OPENSQLSELECT语句，从而使用SAPABAP的数据格式。在快速数据访问场景里，SAPABAP内表数据传输到数据库并返回。
·2022-12-24 20:26

深度学习中常用的损失函数(一) —— MSELoss()

它的英文名是meansquarederror，该损失函数是挨个元素计算的。该元素的公式如下：其连个输入参数，第一个参数是输出的参数，第二个参数是与之对比的参数。
卡多莫西·2022-12-23 18:33

损失函数MSELoss和CELoss

损失函数文章目录损失函数含义：标准：常用的两种损失函数均方误差损失函数（MSE）【MeanSquareErrorLoss】交叉熵损失函数（CS）【CrossEntropyLoss】均方误差损失函数计算公式含义解释代码实现适用范围交叉熵损失函数计算公式含义解释代码实现适用范围含义
365JHWZGo·2022-12-23 18:02

PyTorch入门教程

无需手工计算梯度：importtorchfrommatplotlibimportpyplotasplt#生成训练数据，并可视化数据分布情况torch.manual_seed(100)#生成x数据x=torch.unsqueeze
Susinl·2022-12-23 05:00

说话人识别中的损失函数

)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)用来描述神经网络的输出y^i\hat{y}_iy^i和基本事实（GroundTruth，GT）yiy_iyi的差异对于回归问题，常用均方误差（MeanSquareError
DEDSEC_Roger·2022-12-23 04:31

torch.unsqueeze()/torch.repeat()

(1)torch.unsqueeze:这个函数主要是对数据维度进行扩充。第二个参数为0数据为行方向扩，为1列方向扩，其余数值错误。unsqueeze()函数起升维的作用,参数表示在哪个地方加一个维度。
一条咸鱼在网游·2022-12-22 17:44

pytorch学习记录1-torch.max及torch.unsqueeze()的用法

3.torch.unsqueeze(input,dim):指定一个dim的位置插入一个维度为1的tensor4.torch.cat((a,b),dim=0):将a，b按0维度（行）拼接，torch.cat
All is well123·2022-12-22 17:42

torch.unsqueeze()和torch.unsqueeze()

参考：torch.squeeze()和torch.unsqueeze()用法的通俗解释importtorchx=torch.tensor([[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]])print(
饿了就干饭·2022-12-22 17:42

pytorch中的torch.unsqueeze和squeeze张量维度变化问题

顾名思义：unsqueeze，扩展维度，返回一个新的张量，对输入的既定位置插入维度1squeeze，压缩维度，将输入张量形状中的1去除并返回。
ASS-ASH·2022-12-22 17:42

关于torch.unsqueeze与torch.squeeze

torch内置的unsqueeze方法是增加1的维度,squeeze和unsqueeze相反，是删除数据中1的维度，当指定数据时，删除指定位置的1的维度，当不指定参数时，删除数据中所有1的维度，具体操作如下
夏夏今天学习了吗·2022-12-22 17:41

pytorch基础:torch.unsqueeze()

torch.unsqueeze()torch.unsqueeze()这个函数主要是对数据维度进行扩充。
胡豆豆不是大白菜是胡萝贝·2022-12-22 17:39

pytorch增加一维_pytorch 数据维度变换

只是pytorch0.3版本默认是view，为了和Numpy一致，后来增加了reshape的api*注意：变换前后的数据大小必须一样2、squeezev.s.unsqueeze1)unsqueeze，将维度展开
牡丹一抹红·2022-12-21 16:40

torch.view打乱tensor顺序使得交叉熵计算出错

算例1：entroy=nn.CrossEntropyLoss()input0=torch.Tensor([[0.9,0.2],[0.4,0.6],[0.3,0.7]])input=input0.unsqueeze
微凉的衣柜·2022-12-21 12:32

python通过pycharm连接sqlite数据库步骤

#1、导入Pythonsqlite数据库模块#importsqlite3#2、建立数据库连接，返回Connec对象#con=sqlite3.connect("db/test.db")#数据库路径：可以是绝对路径
词一丶·2022-12-20 15:38

十八、梯度下降与反向传播

1.2常见损失函数：均方误差均方误差（Meansquareerror）损失函数。
智享AI·2022-12-20 13:06

什么是 SAP ABAP FDA - Fast Data Access 技术？

它允许针对SAPHANA提交OPENSQLSELECT语句，从而使用SAPABAP的数据格式。在快速数据访问场景里，SAPABAP内表数据传输到数据库并返回。
·2022-12-19 22:13

pytorch 二分类 生物数据预测

嵌入后需要用unsqueeze手动添加一层维度即一维通道，同卷积核的输入维度匹配。由于嵌入后的样本特征维度为39*39较小，调用cv
如粥·2022-12-19 20:16
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