dim

Pytorch中view函数、torch.cat()用法

c=torch.cat(inputs,dim)2、参数：inputs：待连接的张量序列。dim：选择连接的维度，必须在0-len(inputs[0])之
小T每日一学·2022-12-03 19:17

Pytorch中常用函数

1矩阵方面1.1torch.unsqueeze(input,dim,out=None)作用：拓展维度参数:tensor(Tensor)–输入张量dim(int)–插入维度的索引out(Tensor,optional
WeissSama·2022-12-03 19:43

灰狼算法(GWO)优化xgboost的分类预测模型，多输入单输出模型，GWO-xgboost分类预测。

关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%添加路径addpath('xgboost_toolbox\')%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%划分训练集和测试集%num_dim
洋洋43916303·2022-12-03 18:41

偏最小二乘法PLS分类，多输入单输出模型。

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行res=xlsread('数据集.xlsx');%%划分训练集和测试集%num_dim
洋洋43916303·2022-12-03 18:41

麻雀算法(SSA)优化xgboost的分类预测模型，多输入单输出模型，SSA-xgboost分类预测。

关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%添加路径addpath('xgboost_toolbox\')%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%划分训练集和测试集%num_dim
洋洋43916303·2022-12-03 18:06

torch小知识点

print('-'*50)print(x)#tensor([1.,2.,3.,4.])print(x.size())#torch.Size([4])print(x.dim())#1print(x.numpy
小小小于鱼儿·2022-12-03 16:19

torch基础知识

PyTorch中张量的创建方法二、张量的操作tensor.squeeze()与torch.squeeze()x=torch.linspace(0,10,20).reshape(4,5)x=x.unsqueeze(dim
剑宇2022·2022-12-03 16:12

Pytorch学习日志（7）——实战！多层全连接神经网络实现MINIST手写数字分类

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.autogradimportVariable'''简单的三层全连接网络classsimpleNet(nn.module):def__init__(self,in_dim
右边是我女神·2022-12-03 15:18

PyTorch入门一：PyTorch搭建多层全连接神经网络实现MNIST手写数字识别分类

全连接神经网络神经网络中除输入层之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接②先用pytorch实现最简单的三层全连接神经网络A简单的三层全连接神经网络classsimpleNet(nn.Module):#定义模组,固定def_init_(self,in_dim
AI熠熠生辉·2022-12-03 15:47

TORCH.MEAN函数（主要研究dim参数取不同值的情况）

官方介绍：torch.mean—PyTorch1.11.0documentationtorch.mean(input,dim,keepdim=False,*,dtype=None,out=None)参数
Idly_style·2022-12-03 15:13

pytorch归一化

torch.nn.functional.normalizea1=torch.nn.functional.normalize(a,p=1,dim=1)a1Out[283]:tensor([[[0.2748
月亮不知道·2022-12-03 10:00

PIL+pyplot+transforms.ToTensor+unsqueeze+div

目录PIL&pyplottransforms.ToTensortorch.unsqueeze(input,dim,out=None)torch.squeeze(input,dim=None,out=None
乖乖怪123·2022-12-03 07:55

loss.data[0] 报错invalid index of a 0-dim tensor. Use `tensor.item()` in Python or `tensor.item＜T＞()`

刚开始学pytorch源码foreinrange(1000):out=logistic_regression(Variable(x))loss=criterion(out,Variable(y))optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()if(e+1)%20==0:print('epoch:{},loss:{}'.format(e+1,
will599·2022-12-02 23:25

[pytorch合集] tensor.norm 的bug

跑clip特征输出后：xx=image_features_list.cpu()xx2=xx.numpy()print("cpunorm",xx.norm(dim=-1))print("npynorm",
popoala·2022-12-02 23:42

关于opencv调用onnx模型的一个错误 Can’t infer a dim denoted by -1 in function ‘cv::dnn::computeShapeByReshapeMas

关于opencv调用onnx模型的一个错误Can’tinferadimdenotedby-1infunction‘cv::dnn::computeShapeByReshapeMask’opencv报错：Traceback(mostrecentcalllast):File"E:/First_graduate/fatigue/Fatigue_mediapipe0622/Fatigue_Mediapip
武汉周杰伦·2022-12-02 22:28

学习笔记【gumbel softmax】

后向梯度回传中使用gumbel_softmax计算代码defgumbel_softmax(logits:Tensor,tau:float=1,hard:bool=False,eps:float=1e-10,dim
hei_hei_hei_·2022-12-02 22:24

gumbel-softmax(替代argmax)

操作来替代用它获得的onehot向量作为mask可以实现argmax效果torch.nn.functional.gumbel_softmax(logits,tau=1,hard=False,eps=1e-10,dim
hxxjxw·2022-12-02 22:24

pytorch:层标准化的实现，Layersnorm

1.必要函数1.1input.mean(dim,keepdim=False,*,out=None)→Tensor也可写成torch.mean(input,dim,keepdim=False,*,out=
模糊包·2022-12-02 13:16

RL: 几个扩展性很好的网络

ElegantRLimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnp#Q-NetclassQnet(nn.Module):def__init__(self,mid_dim
IEEEagent RL·2022-12-02 13:10

学批量归一化时，关于x.mean(dim=0,keepdim=True)的一些问题

**学批量归一化时，关于x.mean(dim=0,keepdim=True)的一些问题**人生的第一篇博客，记录下自己的进步今天学了批量归一化里面的一些问题，其中x.mean(dim=0,keepdim
泰勒叫我去学习·2022-12-02 11:02

embedding、LSTM、seq2seq+attention的知识总结

一、embedding1.input:[seqlen,batchsize]2.output:[seq_len,batchsize,embed_dim]二、LSTM输入：1.input:[seq_len,
RunningQzh·2022-12-01 17:33

pytorch 龙良曲 自用笔记

课时9手写数字识别初体验基础知识课时14张量数据类型1.类型推断2.dim=0的标量3.dim=1的张量4.dim=n的张量课时15创建Tensor课时19索引与切片课时20维度变换课时24Broadcasting
活泼开朗ENFP萨摩耶·2022-12-01 08:46

pytorch 常用函数总结

1常用的几种参数总结1.1dim参数dim这一参数通常指的是维度，其维度设置如下图所示：图片源于【PyTorch】PyTorch中的dim其中参考实例
Re:fused·2022-12-01 07:13

torch.stack()的用法

torch.stack((tensor1,tensor2),dim=x)用法相当于将tensor进行堆叠。
能吃胖的晨星·2022-12-01 04:53

python：就多维列表和数组之间新增（append），MinMaxScaler转化（transform）和逆转化（inverse_transform）的小tips

我在训练一个模型切分训练集的时候，取数据窗口长度为60，所需要的每单个数据元为5*1的数组，x_train为59个数据元的集合，y_train为窗口最后一个数据元，想要保持的数据格式为：x_train的dim
nuaa小何·2022-12-01 04:03

Tensor的操作(合并分割；数学计算；统计；比较)

clamp统计norm（范数）1-范数2-范数(F-范数)P-范数mean,sum,min,max,prodargmin,argmaxTop-kork-th比较拼接cattorch.cat([a,b],dim
leeyns·2022-12-01 04:29

深度学习记录第三篇————利用Pytorch神经网络工具箱搭建神经网络

__init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim)Sequential()干了什么Linear()干了什么BatchNorm1d()干了什么for
云溪龙·2022-12-01 01:19

pytorch中softmax和log_softmax、CrossEntropyLoss() 和NLLLoss()

importtorch.nn.functionalasFsoftmax=F.softmax(data,dim=0)importtorch.nnasnnnn.softmax(dim=-1)(da
wekings·2022-11-30 20:43

tensor自身的softmax,log,log_softmax函数

importtorchif__name__=='__main__':a=torch.randn(2,4)print(f"a={a}")print(f"a.softmax(dim=-1)={a.softma
LUQC638·2022-11-30 20:13

Softmax和LogSoftmax（使用过程中的记录）

Softmax函数常用的用法是指定参数dim（1）dim=0：对每一列的所有元素进行softmax运算，并使得每一列所有元素和为1。
绿箭薄荷·2022-11-30 20:11

torch.nn.LogSoftmax用法

LOGSOFTMAXCLASStorch.nn.LogSoftmax(dim:Optional[int]=None)将函数应用于n维输入张量。
仁义礼智信达·2022-11-30 20:40

Pytorch中Softmax和LogSoftmax

1.Softmax函数常用的用法是指定参数dim就可以：（1）dim=0：对每一列的所有元素进行softmax运算，并使得每一列所有元素和为1。
机器不学习我学习·2022-11-30 20:08

matlab常用函数

matlab常用函数数据统计函数当参数为向量时（1）y=max(X)（2）[y,k]=max(X)当参数为矩阵时，函数有三种调用格式：（1）max(A)（2）[Y,U]=max(A)（3）max(A,[],dim
梦在脚下 学海无涯·2022-11-30 17:02

Matlab之min()、max()函数（求最小、最大值）

(3)min(A,[],dim)：dim取1或2。dim取1时，该函数和min(A)完全相同；dim取2时，该函数返回一个列
仰望青空·2022-11-30 15:13

matlab中min函数

min(A)：返回一个行向量，向量中每一个元素为相应列中的最小值[Y,U]=min(A)：返回行向量Y和U，Y为每列中最小的元素构成，U为最小元素的行号构成min(A,[],dim):dim取1时，同min
MXRSX·2022-11-30 15:11

matlab中求最小值min函数的使用详细介绍（附matlab代码）

2、M=min(A,[],dim)返
一只努力向上的佳佳怪·2022-11-30 15:39

浅谈Vision Transformer

假如每个Patch对应的张量的形状为（3,16,16），对应向量的形状为（1,768），对应二维矩阵[num_token,token_dim]。原图被分割为n个Patch，就能得到向量x1~xn。
大家都要开心·2022-11-30 15:49

torch.unsqueeze() 和 torch.squeeze()详解

1.torch.squeezetorch.squeeze(input,dim=None,*,out=None)input:输入的张量dim:选择需要降维的维度，默认是Nonesqueeze的主要作用是降维
hj_caas·2022-11-30 13:05

torch 中的torch.squeeze()和torch.unsqueeze()

1.torch.squeeze(input,dim=None,out=None)input是输入的参数，dim是指定要合并维度为1的所在维度当dim=0时原样输出，当dim=1时该维度上数值为1则合并，
快乐的小肖·2022-11-30 13:34

pytorch学习 中 torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()的区别与用法

1.torch.unsqueeze详解torch.unsqueeze(input,dim,out=None)torch.unsqueeze()这个函数主要是对数据维度进行扩充。
白羊是小白·2022-11-30 13:02

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

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()和size()函数，下面分别做讲解：一、sequeeze()函数x.squeeze(dim
Dr.sky_·2022-11-30 13:32

pytorch中的torch.squeeze()函数

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中大小为1的所有维都已删除。
ac同学·2022-11-30 13:28

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

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
rrr2·2022-11-30 13:57

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
代辰·2022-11-30 13:55

GEO数据库学习三(了解表达矩阵)

1.把exprSet表达矩阵的行名(探针id)换成基因名#查看现在的表达矩阵信息>dim(exprSet)[1]188516#将ids表里的行匹配到exprSet里>ids=id
你真的不能替我学吗·2022-11-30 01:03

数仓架构流程二

第二章数仓分层与规范定义文章目录第二章数仓分层与规范定义数仓分层与规范定义一、数仓分层二、设计规范1公共规范1.1数据划分及命名空间约定1.2公共字段定义规范2设计规范ods层dim层dwd层dws层数仓分层与规范定义一
环球小猪·2022-11-29 19:42

torch.nn.embedding()大致使用方法

碰到了这个东西，有点不太清楚，在这里记下笔记将nn.embedding理解为学习一个词向量的表示，每一个词都会对应一个指定维度的单独的向量表示（embed_dim在GRU等模型的输入中，可以认为是input_size
chaiiiiiiiiiiiiiiiii·2022-11-29 17:24

VIT（AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS:TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE）论文网络结构简析

论文地址：https://arxiv.org/abs/2010.11929上述源码输入案例参数（depth=6,img_size=256,patch_size=32,num_classes=1000,dim
bijinmengxiang·2022-11-29 15:05

PyTorch Geometric的Mini-batches

ENZYMES数据集batch取出单个数据`ptr`属性`batch`属性`batch`是怎么区分数据包括哪些的PyTorchGeometric(PYG)-实现小批量data类中__inc__与__cat_dim
F_aF_a·2022-11-29 14:26

【Pytorch基础】torch.stack()函数解析

目录1函数作用2例子2.1沿dim=0拼接2.2dim=12.3dim=23参考文献1函数作用  官方解释：沿着一个新维度对输入张量序列进行连接。
一穷二白到年薪百万·2022-11-29 10:38
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