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torch unsqueeze()详解

Torch官网解释：torch.unsqueeze(input,dim)→TensorReturnsanewtensorwithadimensionofsizeoneinsertedatthespecifiedposition.Thereturnedtensorsharesthesameunderlyingdatawiththistensor

流木追风·2022-12-19 16:24

torch.unsqueeze() squeeze() expand() repeat()用法及比较

1.torch.unsqueeze()torch.unsqueeze(input,dim,out=None)作用：扩展维度，返回一个新的张量，对输入的既定位置插入维度1注意：返回张量与输入张量共享内存，

richardxp888·2022-12-19 16:53

torch.unsqueeze()用法

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，再大错误。

快乐地笑·2022-12-19 16:22

torch.view，torch.sequeeze，torch.unsequeeze

torch.unsqueeze()用于矩阵维度的扩充，torch.unsqueeze(

yjyn1·2022-12-19 16:49

torch.squeeze()和unsqueeze()

queeze()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。其中squeeze(0)代表若第一维度值为1则去除第一维度，squeeze(1)代表若第二维度值为1则去除第二维度。eg1：a=torch.Tensor(1,3)printatensor([[-1.37,4.56,-3.57]])printa.squeeze(0)tensor([-1.37,

cintinueFAn·2022-12-19 16:49

torch.unsqueeze

负dim将对应于应用于dim=dim+input.dim()+1处的unsqueeze()。参数：input(张量)——输入张量dim(int)——插入单元素维度的索

Wanderer001·2022-12-19 16:49

torch.unsqueeze和 torch.squeeze() 详解

1.torch.unsqueeze详解torch.unsqueeze(input,dim,out=None)作用：扩展维度返回一个新的张量，对输入的既定位置插入维度1注意：返回张量与输入张量共享内存，所以改变其中一个的内容会改变另一个

sereasuesue·2022-12-19 16:19

torch.unsqueeze()函数解析《pytorch学习》

引言：此函数常用于维度计算当中，网络搭建过程中，在下不才，将此函数理解为维度加一函数，也就是扩充在原来基础上再扩充一个一维维度的函数。如果在引言部分你只是懵懵懂懂，那下面就展示几个通俗易懂的例子吧！（默认情况下，图像的一般表述为（C*W*H）其中C代表通道数，C就是常说的三RGB通道，W代表的是图像的宽度，H代表图像的高度，下面以这个讲解）数据库导入：importtorchfromPILimpor

桀骜不驯的山里男人·2022-12-19 15:44

torch.unsqueeze官方文档解读

文章目录前言1.功能介绍2.参数说明3.代码举例前言本文是对torch.unsqueeze官方文档的解读，加入部分代码示例，方便理解。

coder1479·2022-12-19 15:13

【深度学习笔记】torch.unsqueeze()

a.unsqueeze(N)就是在a中指定位置N加上一个维数为1的维度。还有一种形式就是b=torch.unsqueeze(a，N)a就是在a中指定位置N加上一个维数为1的维度。

月满星沉·2022-12-19 15:40

Pytorch中torch.unsqueeze()和torch.squeeze()函数解析

一.torch.squeeze()函数解析1.官网链接torch.squeeze()，如下图所示：2.torch.squeeze()函数解析torch.squeeze(input,dim=None,out=None)squeeze()函数的功能是维度压缩。返回一个tensor（张量），其中input中维度大小为1的所有维都已删除。举个例子：如果input的形状为(A×1×B×C×1×D)，那么返回

cv_lhp·2022-12-19 15:07

sklearn入门——回归树

重要参数、属性及接口criterion回归树衡量分支质量的指标，支持的标准有三种：1）输入“mse”使用均方误差(meansquarederror)，父节点和子节点之间的均方误差的差额来作为特征选择的标准

陈笨蛋@·2022-12-19 07:27

sklearn库学习------决策树(回归树DecisionTreeRegressor)

需要注意的是在回归树中没有标签分布是否均衡的问题，因此回归树没有class_weight参数criterion：回归树衡量分支质量的指标，有三种标准输入＂mse＂使用均方误差meansquarederror

iostreamzl·2022-12-19 07:57

sklearn 2.回归树

1.回归树几乎所有参数，属性，接口都和分类树一样，只是回归树里没有标签分布是否均衡的问题2.参数：criterion回归树衡量分枝质量的指标，支持的标准有三种：1）输入"mse"使用均方误差meansquarederror

smile~。·2022-12-19 07:56

2.1神经网络优化之损失函数

损失函数(loss)：预测(y)与已知答案(y_)的差距神经网络优化的目标就是想找到某一套参数使损失函数最小主流的loss计算有三种均方误差mse(MeanSquaredError)自定义交叉熵ce(CrossEntropy

SuperBetterMan·2022-12-16 19:57

第二讲-神经网络优化-损失函数

本次介绍损失函数有：均方误差（mse，MeanSquaredError）、自定义、交叉熵(ce,CrossEntropy)均方误差（y_表示标准答案，y表示预测答案计算值）tensorFlow:lose_mse

loveysuxin·2022-12-16 19:56

·2022-12-16 17:34

手搓一个数据库连接池

publicinterfaceFateDataSourceInterfaceextendsDataSource{/***获得连接(必须实现)**@return{@linkConnection}*@throwsSQLExceptionsqlexception

fate _zore·2022-12-16 12:37

一文捋清【reshape、view、rearrange、contiguous、transpose、squeeze、unsqueeze】——python & torch

一文捋清【reshape、view、rearrange、contiguous、transpose、squeeze、unsqueeze】1.reshape2.view3.rearrange4.transpose5

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:15

pytorch Tensor基础操作汇总

以下内容来自龙良曲老师的pytorch课程目录1、数据类型2、维度变换view/reshapeSqueese/unsqueezeExpand/repeatpermute3、Broadcast什么时候用broadcast4

kiss_the_rain86·2022-12-15 19:40

Pytorch二元交叉熵损失函数种类及接口

在人工智能模型应用的层面，根据目标的不同，大致可分为两类：1回归，2分类一、回归模型最常用的损失函数：MSE(meansquarederror)公式如下：ym是真实的函数值，是你的模型预测的函数值。

English ONly·2022-12-15 15:08

class mx.metric.EvalMetric的子类

mx.metric.EvalMetric这个类之后，后面还写了几个子类比如Accuracy‘acc’TopKAccuracy'top_k_acc'F1MAE----meanabsoluteerrorlossMSE--meansquarederrorCrossEntropy

PoincareKreiss·2022-12-14 18:12

python矩阵教程_Numpy与Pytorch 矩阵操作方式

d1,d2,...)矩阵大小与形状：np.ndarray.size与np.dnarray.shapePytorch随机矩阵：torch.randn(d0,d1,d2,...)添加维度：tensor.unsqueeze

weixin_39912566·2022-12-14 17:50

kappa一致性检验教程_一致性检验的几种方式--ICC、kappa、weighted kappa、Kendall

比如测量实验老鼠的影像学指标，需对同一只老鼠测量8次，取其平均数或中位数来表示该老鼠的最终结果值计算公式为MS(meansquare)均方差，m为测量次数。

TG2.0·2022-12-14 16:43

模型评估的方法介绍

回归模型的评估主要有以下方法：指标描述metrics方法MeanAbsoluteError(MAE)平均绝对误差fromsklearn.metricsimportmean_absolute_errorMeanSquareError

william118·2022-12-14 15:38

Y分钟速成SQL

源代码下载：learnsql.sql结构化查询语言(SQL)是一个ISO标准语言，用于创建和管理数据库，这种数据库存储一系列表。

·2022-12-14 14:59

nn.LSTM()关键参数，torch.squeeze()和torch.unsqueeze()

初始化config是配置文件self.lstm=nn.LSTM(config.hidden_size,config.rnn_hidden_size,config.num_layers,batch_first=True,dropout=config.dropout,bias=True,bidirectional=True)参数input_size：输入数据的形状hidden_size：LSTM网络每

绿箭薄荷·2022-12-14 14:35

SKnet代码的问题*RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified

SKnet代码的问题在skconv修改维度时有的用view,有的用unsqueezeclassSKConv(nn.Module):def__init__(self,features,WH,M,G,r,stride

freshmanneedhelp·2022-12-14 13:17

目标检测常用损失函数-类别损失+位置损失

交叉熵损失CrossEntropyLoss2.FocalLoss改进的交叉熵损失函数位置损失1.L1Loss平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）2.L2Loss均方误差损失（MeanSquareError

无止境x·2022-12-14 11:53

目标检测--损失函数

损失函数分类1、ClassificationError（分类错误率）2、MeanSquaredError(均方误差)3、CrossEntropyLossFunction（交叉熵损失函数）3.1二分类情况

划水的鱼儿·2022-12-14 11:13

Pytorch Broadcasting 维度自动增加与扩展

Broadcasting能够实现Tensor自动维度增加（unsqueeze）与维度扩展（expand），主要按照如下步骤进行：从最后面的维度开始匹配；在前面插入若干维度，进行unsqueeze操作；将维度的

洪流之源·2022-12-14 10:34

机器学习算法：波士顿房价预测 | 黑马程序员

数据分割与标准化处理回归预测线性回归的算法效果评估3回归性能评估均方误差(MeanSquared

黑马程序员官方·2022-12-14 00:09

pytorch中常用函数总结

（持续更新中）#与numpy数组转换a=torch.from_numpy(b)#为数组某维度(0维度)添加一维a.unsqueeze(0)#交换维度,比如将[B,C,W,H]变换为[B,W,H,C]a.permute

不会吧不会吧不会有人真的起不出昵称吧·2022-12-13 20:18

Matlab中神经网络工具箱性能指标（R系数、均方误差、误差直方图）图的含义

（２）均方误差（MeanSquaredError）均方误差（MeanSquaredError）代表预测输出和目标输

阿迟600·2022-12-13 19:37

tensor中的append应该如何实现

法一：使用listappend，再concatimporttorchT1=torch.tensor([1,2,5,4]).unsqueeze_(0)T2=torch.tensor([1,2,3,4]).

strawberry47·2022-12-13 14:56

PyTorch教程（8）损失函数(一)

回归损失MSE损失，L2损失均方损失(MeanSquareError,MSE)是最常用的回归损失函数。MSE是我们的目标变量与预测值之间欧几里得距离的平方和。

求则得之，舍则失之·2022-12-13 09:04

基于pytorch的tensor的基本操作总结（二）

函数：示例9.1：（基本的使用）小技巧1：如何看维数示例9.2：（指定降多少维）小技巧2：如何理解如size([2,1,2,1,2])等等张量的形状示例9.3：（不可降维的张量）9.2、torch.unsqueeze

你好呀zws·2022-12-12 20:25

squeeze（) 和 unsqueeeze()

如果此处维度不为1，则不操作tensor.unsqueeeze(index)：就是在index处，增加一个维度为1的维度；注意比如tensora的维度是（2,1,3）a.squeeze(1)的维度是（2,3

咖乐布小部·2022-12-12 20:54

CV代码细节总结(一)

七、torch.unsqueeze详解？八、torch.sign九、模型可视化之pytor

算法恩仇录·2022-12-12 13:35

用tensor实现线性回归

(+b-自动计算梯度importtorchfrommatplotlibimportpyplotasplttorch.manual_seed(100)dtype=torch.floatx=torch.unsqu

可怜又无助的迪迪迪·2022-12-12 07:22

用于文化遗产的VQA（基于ArtPedia数据集）

VisualQuestionAnsweringforCulturalHeritage文章目录艺术文化遗产领域VQAparper阅读前言方法visualQuestionAnsweringwithvisualandcontextualquestionsQuestionClassifierModuleContextualQuestionAnsweringModule

Gao+Ling·2022-12-11 19:42

Pytorch入门系列 10----优化器介绍

优化器的种类介绍1、SGD（StochasticGradientDescent）**思想****数学表达****实际使用**2、Adam**思想****数学表达****实际使用**3、RMSprop（RootMeanSquarePropagation

CV_Today·2022-12-11 18:53

关于模型预测结果好坏的几个评价指标

1.MSEMSE是MeanSquareError的缩写，表示均方误差，具体公式如下：该公式表示每个预测

俊红的数据分析之路·2022-12-11 17:40

pytorch embedding两两之间的欧式距离

embedding两两之间的欧氏距离defcompute_D(embeddings):t1=embeddings.unsqueeze(1).expand(len(embeddings),len(embeddings

我想静静，·2022-12-10 23:28

SSIM结构相似性算法

MSE有很多算法可以计算输出图像与原图的差距，其中最常用的一种是MeanSquareErrorloss（MSE）。

qq_43133135·2022-12-10 20:54

Could not create connection to database server.

CreatinganewSqlSessionSqlSession[org.apache.i

晓风残月(￣ε(#￣)~·2022-12-10 09:21

matlab 非线性误差,matlab处理非线性误差估计.doc

对模型函数的评价，一个很重要的方法就是最小二乘(Leastsquares)由leastmeansquares这个方法得到。

西西真萌·2022-12-09 19:38

机器学习&数据挖掘知识点大总结

1.Basis(基础)：MSE(MeanSquareError均方误差)，LMS(LeastMeanSquare最小均方)，LSM(LeastSquareMethods最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihoodEstimation

勇往直前的流浪刀客·2022-12-09 16:24

pytorch的unsqueeze和unsqueeze_的使用

pytorch的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

799050408·2022-12-09 10:10

pytorch中unsqueeze_（增加维度）用法

unsqueeze_是pytorch中升高维度的方法，numpy中不能用unsqueeze_（0）：在0轴上加一个维度unsqueeze_（1）：在1轴上加一个维度。。。

燕小硕·2022-12-09 10:09

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