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PyTorch的torch.cat、squeeze()、unsqueeze()和size()函数

sequeeze()函数二、unsequeeze()函数三、size()函数四、torch.cat函数在Pytorch做深度学习过程中，CNN的卷积和池化过程中会用到torch.cat、squeeze()、unsqueeze
Dr.sky_·2022-11-30 13:32

torch.unsqueeze与torch.squeeze

unsqueeze扩充数据维度，在从0开始的指定位置上增加一维（维度为1）x=torch.rand(2,3)y=torch.unsqueeze(x,1)y=torch.unsqueeze(y,0)print
长命百岁️·2022-11-30 13:29

torch.squeeze和torch.unsqueeze

torch.squeeze作用：去除size为1的维度。当维度大于等于2时，squeeze()无作用。>>>x=torch.zeros(2,1,2,1,2)>>>x.size()torch.Size([2,1,2,1,2])#可以看出size=1的维度有第二维（对应下标1）和第四维（对应下标3）>>>y=torch.squeeze(x)#去除size为1的维度，即第二维和第四维>>>y.size(
知己不识君·2022-11-30 13:28

torch.stack torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()

T1=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])T2=torch.tensor([[10,20,30],[40,50,60],[70,80,90]])print(torch.stack((T1,T2),dim=0).shape)print(torch.stack((T1,T2),dim=1).shape)print(torch.stack((T1,T2),dim
rrr2·2022-11-30 13:57

【Pytorch】torch.squeeze和torch.unsqueeze函数

【Pytorch】torch.squeeze和torch.unsqueezetorch.squeeze（input，int）返回一个张量，其可以在原来的input的shape基础之上，压缩维度，比如输入的
Rssevenn·2022-11-30 13:56

pytorch语法日常之torch.squeeze()和torch.unsqueeze()

1.torch.squeeze()torch.squeeze(input,dim=None,out=None)其中参数分别为:input(Tensor)–输入张量dim(int,optional)–如果给定，则input只会在给定维度挤压out(Tensor,optional)–输出张量作用：降维将输入张量形状中维度为1的去除并返回。当给定具体的dim时，那么挤压操作只在给定维度上,dim=0将会
代辰·2022-11-30 13:55

torch.squeeze和torch.unsqueeze用法

一、torch.squeeze用法torch.squeeze可以对tensor的维度进行压缩。>>>d=torch.arange(6).view(1,2,1,3)>>>dtensor([[[[0,1,2]],[[3,4,5]]]])>>>d.shapetorch.Size([1,2,1,3])不加参数直接调用torch.squeeze函数>>>d.squeeze()tensor([[0,1,2],
久许·2022-11-30 13:24

pytorch学习 中 torch.squeeze() 维度进行压缩和torch.unsqueeze()维度进行扩充的用法

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=torch.squeeze(a，N)a中去掉指定的定的维数为一的维度。
CV-杨帆·2022-11-30 13:52

【深度学习】torch.squeeze()移除维度函数 | torch.unsqueeze()增加某一维度函数 | pytorch

文章目录前言一、torch.squeeze()函数二、torch.unsqueeze()函数前言这两个函数在pytorch框架下的深度学习经常用到，这次把它们记录一下。
今天一定要洛必达·2022-11-30 13:18

Mybatis 缓存

①、在⼀个sqlSession中，对User表根据id进⾏两次查询，查看他们发出sql语句的情况@Testpublicvoidtest1(){//根据sqlSessionFactory产⽣sessionSqlSessionsqlSession
dingchengyu·2022-11-30 09:57

Pytorch基础-张量基本操作

目录文章目录目录一，张量的基本操作二，维度变换2.1，squeezevsunsqueeze维度增减2.2，transposevspermute维度交换三，索引切片3.1，规则索引切片方式3.2，gather
嵌入式视觉·2022-11-30 06:21

【解决方案】解决c++调用exosip是报错问题

问题描述：vs2013调用exosip库时报errorLINK2001无法解析的外部符号_DnsQueryConfig@24.如下图：解决方法：项目属性->链接器->输入->附加依赖项中添加Dnsapi.lib
张晓峰---新征程·2022-11-30 03:25

com.alibaba.druid.support.logging.JakartaCommonsLoggingImpl.

问题：IDEA调试JDBC出错：com.alibaba.druid.support.logging.JakartaCommonsLoggingImpl.errorcreateconnectionSQLException
是草莓熊吖·2022-11-29 16:20

人工智能常见术语速查手册

人工智能常见术语速查手册=========AIDfis“degreesoffreedom,”SumSqis“sumofsquares,”MeanSqis“meansquares”(shortformean-squareddeviations
开心自由天使·2022-11-29 14:30

深度学习常见损失函数总结+Pytroch实现

文章目录一、引言二、损失函数1.均方差损失（MeanSquaredErrorLoss）2.平均绝对误差损失（MeanAbsoluteErrorLoss）3.交叉熵（CrossEntropyLoss）（1
像风一样自由的小周·2022-11-29 14:51

深度学习——回归问题

损失函数如下：损失函数也成为MeanSquaredError(MSE)找到损失函数后，通过损失函数找损失最小的函数f，也就是确定w和b。梯度
Small___ming·2022-11-29 10:55

torch.stack()和torch.cat()的区别

torch.stack()可以通过torch.cat()表达，即torch.stack(tensors,dim)等价于torch.cat([tensor.unsqueeze(dim)fortensorintensors
CarrotLY·2022-11-29 10:20

Big O notation 算法复杂度计算方法

常见的算法复杂度O(1)：ConstantComplexity常数复杂度O(N)：线性时间复杂度O(N^2)：NsquareComplexity平方O(N^3)：NsquareC
栋先生·2022-11-28 13:56

机器学习笔记-线性神经网络

线性神经网络采用Widrow-Hoff学习规则（最小均方规则），即LMS（LeastMeanSquare）算法来调整网络的权值和偏置值。结构图如下。
小刘同学要努力呀·2022-11-28 09:35

R语言| 16. 预测模型变量筛选: 代码篇 cox模型选择变量筛选

|生信菜鸟团(bio-info-trainee.com)常见回归模型评估方法平均绝对误差，MeanAbsoluteError(MAE)：预测值与真实值之间平均相差多大；均方误差，MeanSquareError
YoungLeelight·2022-11-28 03:23

【MeanSquaredError报错&】module ‘tensorflow.python.keras.losses‘ has no attribute ‘MeanSquaredError‘

tf.keras.losses.MeanSquaredError()在低版本的tensorflow不可用，在官网看到似乎1.15以上版本才有用，反正我的1.7用不了，重新安装tensorflow1.15
Love绘梨衣的Mr.lu·2022-11-28 01:56

常见损失函数总结（二）

回归损失函数（1）MeanSquareError（L2损失）图像为：（2）MeanAbsoluteError(L1损失)图像为：我们可以从公式很容易的得到，MAE在处理异常值方面相比MSE有更好的表现。
XiaomengYe·2022-11-27 14:59

常见的损失函数

2、回归问题的损失函数2.1均方差损失均方差MeanSquaredError(MSE)损失是机器学习、深度学习回归
先锋小牛·2022-11-27 14:26

深度学习常用损失函数总览：基本形式、原理、特点

本文将介绍机器学习、深度学习中分类与回归常用的几种损失函数，包括均方差损失MeanSquaredLoss、平均绝
欣一2002·2022-11-27 08:58

损失函数整理（分类和回归）

交叉熵损失函数（Cross-entropylossfunction）权重交叉熵损失函数（Weightedcross-entropylossfunction）FocalLoss回归损失点回归损失均方差损失MeanSquaredEr
CharlesWu123·2022-11-27 08:46

深度学习_损失函数(MSE、MAE、SmoothL1_loss...)

@TOC总结对比MSE损失函数，MAE损失函数以及SmoothL1_loss损失函数的优缺点1、常见的MSE、MAE损失函数1.1、均方误差MSE均方误差（MeanSquareError,MSE）是回归损失函数中最常用的误差
ClFH·2022-11-26 23:27

深度学习语法笔记（一）——loss.item() -numpy() - unsqueeze() -MSELOSS()

loss.item()1.item（）取出张量具体位置的元素元素值2.并且返回的是该位置元素值的高精度值3.保持原元素类型不变；必须指定位置一般用在求loss或者accuracy时，使用.item（）defitem_use():#理解：#1.item（）取出张量具体位置的元素元素值#2.并且返回的是该位置元素值的高精度值#3.保持原元素类型不变；必须指定位置#一般用在求loss或者accuracy
椒椒。·2022-11-26 18:53

pytorch一些函数的基本用法及作用

Pytorch的一些函数1.torch.cat()2.torch.transpose()3.tensor.view()4.tensor.permute()5.tensor.squeeze()6.tensor.unsqueeze
Icy Hunter·2022-11-26 11:46

信号处理深度学习机器学习_机器学习与信号处理

Afuncomparisonofmachinelearningperformancewithtwokeysignalprocessingalgorithms—theFastFourierTransformandtheLeastMeanSquaresprediction
weixin_26752765·2022-11-26 01:06

【深度学习】02-04-类神经网络训练不起来怎么办?(自动调整学习速率)-李宏毅老师21&22深度学习课程笔记

-引入参数σσ常见的计算方式-Rootmeansquare（均方根）A
暖焱·2022-11-25 20:14

图像质量评估系统的Matlab GUIDE实现(四)——相关算法

(1)MSE(MeanSquareError)均方误差该算法直接比较得到两幅图像I、J每一个像素位
Type真是太帅了·2022-11-25 15:42

损失函数（均方误差）

均方误差可以用作损失函数的函数有很多，其中最有名的是均方误差（meansquarederror）。均方误差如下式所示。这里，yk是表示神经网络的输出，tk表示监督数据，k表示数据的维数。
小嘿黑15斤·2022-11-25 10:42

深度学习-损失函数

深度学习-损失函数目录前言一、交叉熵损失二、均方差损失（MeanSquareError，MSE）三、CTC损失四、Lb损失前言本深度学习系列是根据paddle飞浆所简单整理的，需要可自行跳转学习。
weiket·2022-11-25 10:11

损失函数——均方误差

主流loss有三种计算方法：NN优化目标：loss最小→{均方误差mse(MeanSquardError)自定义交叉熵ce(CrossEntropy)NN优化目标：loss最小→\begin{cases
要什么自行车儿·2022-11-25 10:01

神经网络的学习（训练）：损失函数（均方误差、交叉熵误差）

32神经网络：端对端的机器学习（从输入到输出）；所有问题都可用统一的流程完成3损失函数：神经网络学习参数时的指标，使得损失函数最小的参数即为最优参数；损失函数一般用均方误差和交叉熵误差4均方误差（meansquareerror
菜鸟爱学习@chong·2022-11-25 10:31

神经网络和深度学习-均方误差Mean Square Error

均方误差MeanSquareError测量预测值Ŷ与某些真实值匹配程度。MSE通常用作回归问题的损失函数。
Ricardo_PING_·2022-11-25 10:52

李宏毅机器学习笔记-2022spring

Hardsigmoid多层的神经网络Lecture2调优模型的思路训练数据Loss过大训练数据Loss过小局部最小值与鞍点鞍点局部最小值训练技巧（Batch&Momentum）自动调整学习速率RMS(RootMeanSquare
jwj1342·2022-11-25 07:03

pytorch入门学习笔记

pytorch入门学习笔记一前述一些函数正式建立一个神经网络直接用numpy写改成pytorch形式创建Tensor操作pytorch维度变换操作View＆reshapeSqueeze＆unsqueezeExpandrepeat
丶夜未央丶·2022-11-24 20:53

【PyTorch】Tensor相关操作记录

deeplizard.com/learn/video/AglLTlms7HU目录一、数据类型变换（一）其他类型转换为Tensor类型（二）Tensor类型转换为其他类型二、获取Tensor的shape三、squeeze和unsqueeze
betterMia·2022-11-24 19:11

【Pytorch】Tensor基本操作

tensor定义未初始化数据的张量arange方法生成tensor四、Numpy数据转换tensor转numpy格式numpy转tensor格式五、tenso运算操作加法减法乘法除法六、tensor维度变换unsqueeze
Teacher.Hu·2022-11-24 19:38

tf.keras.losses.MeanSquaredError()

importnumpyasnpimporttensorflowastfy_true=[[0.,1.],[2.,3.],[4.,5.]]y_pred=[[6.,7.],[8.,9.],[10.,11.]]mse=tf.keras.losses.MeanSquaredError
qq_44788215·2022-11-24 18:36

【math】Hiden Markov Model 隐马尔可夫模型了解

文章目录IntroductiontoHiddenMarkovModelIntroductionMarkovchainHiddenMarkovModel(HMM)ThreeQuestionsQ1:evaluateproblem
青灯照颦微·2022-11-24 14:55

线性回归算法评估指标MSE、RMSE、MAE、R方

文章目录均方误差（MeanSquaredError）均方根误差（RootMeanSquaredError）平均绝对值误差（MeanAbsoluteError）R方（RSquared）如何评价一个线性回归模型的好坏
德乌大青蛙·2022-11-24 13:39

李宏毅机器学习笔记Day6——神经网络训练技术

Rootmeansquare：用在Adagrad里。坡度小
RosieDragon·2022-11-24 10:38

李宏毅《机器学习》| 神经网络训练不起来怎么办(下)

2.特制化learningrateRootMeanSquareRMSPropAdam：RMSProp+Momentum3.LearningRateSchedulingLearningRateDecayWarmUp4
哒卜琉歪歪·2022-11-24 10:38

李宏毅机器学习笔记——神经网络设计的技巧

神经网络设计的技巧极小值与鞍点数学工具鞍点与局部最小值批次（Batch）与动量（Momentum）Batch为什么要用batchMomentum自适应学习率AdaptiveLearningRate根号平方根RootMeanSquareRMSPropAdam
Brandon1017·2022-11-24 10:59

pytorch-unsqueeze用法

tensor.unsqueeze为tenor添加维度a=torch.rand((1,3,5),dtype=torch.float32)print("ashapeis",a.size())b=a.unsqueeze
冬日and暖阳·2022-11-24 09:13

李宏毅机器学习笔记Day3——梯度下降

2.梯度下降的tips（1）调learningrate我们可以看到Loss的变化调learningrate的情形与方法Adagrad：每个参数分开考虑，其中要考虑rootmeansquare（2）StochasticGradientDescent
RosieDragon·2022-11-24 07:46

双边滤波(bilateral filter)

q=(k,l)∈Sq=(k,l)\inSq=(k,l)∈S表示ppp点邻域(滤波核范围内)中的像素点，包括ppp。
wuzy38·2022-11-24 05:35

python常用函数与机器学习基础知识记录

SIGMOID_CROSS_ENTROPY简介神经网络优化器讲解神经网络中的优化器(tensorflow2.0)PyTorch：torch.nonzero——非零元素的定位【学习笔记】pytorch中squeeze与unsqueeze
自信的小螺丝钉·2022-11-24 04:21
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