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【pytorch常用方法汇总】张量的转换、生成篇

查看维度和元素数量：x=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])查看维度：x.shape或x.size()，返回torch.Size类型对象，可以直接解包查看元素数量：x.numel

明月出天山_·2024-02-08 20:29

Python学习笔记--Pytorch-数据类型

张量数据类型数据类型Dim1的标量Dim是size的长度，size\shape是tensor的形状，tensor指的是矩阵中具体的数值a.numel().numel()返回tensor的内存大小a.dim

花季秃头少女·2024-02-07 18:09

pytorch基础知识（二）------- tensor相关操作一

彭小方·2024-02-03 14:40

pytorch-动手学深度学习

目录2.预备知识2.1数据操作torch.arange()x.shapex.numel()x.reshape(m,n)torch.zeros((2,3,4))torch.ones((2,3,4))torch.randn

比三毛多一根头发·2024-02-03 07:25

张量计算和操作

数据操作1、基础importtorchx=torch.arange(12)#x:tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])x.shape#torch.Size([12])x.numel

南宫凝忆·2024-01-25 08:30

动手学深度学习3 数据操作+数据预处理

数据操作+数据预处理1.基础数据结构-N维数组2.数据操作实现--基础的张量运算1.张量--创建与赋值1.数据生成--创建torch.arange2.张量的属性--shape、numel3.reshape

陌上阳光·2024-01-20 04:48

【PyTorch】PyTorch之Tensors属性篇

is_nonzero7、set_default_dtype8、get_default_dtype9、set_default_device10、set_default_tensor_type11、torch.numel12

行走的学习机器·2024-01-19 11:47

、shape、.numel()以及.reshape()

importtorcha=torch.randn(2,2)print(a)print(a.shape)#张量的形状（沿每个轴的长度）print(len(a))print(a.numel())#张量中元素的总数

ngc2244·2023-12-19 16:56

计算模型参数量的方法

方法fromtransformersimportAutoModelmodel=AutoModel.from_pretrained('/model/GPT-2/gpt2-medium/')sum([p.numel

Takoony·2023-11-24 04:54

matlab在一个数组中随机选择n个数

matlab在一个数组中随机选择n个数不重复n=numel(A)返回矩阵A中的元素个数nsort用于排序randperm有两种用法：p=randperm(n)p=randperm(n,k)第一种用法是返回一个

一直跑·2023-11-21 06:28

pythorch的numel()函数计算模型大小与现存占用

本文解释简单给一个模型列子记录如何计算该模型参数量与模型显存占用情况，该文直接调用torchvision库的模型文件构建模型model，在使用parameters()函数遍历，并在遍历情况下使用numel

tangjunjun-owen·2023-11-19 22:57

Pytorch基础语法学习

12月30日学习记录学习了Pytorch的基本语法，包含以下几个importtorchastimportnumpyasnpt.size()t.shape()t.numel()a=t.arange(0,6

__萌新·2023-11-11 04:41

李沐深度学习记录2：10多层感知机

一.简要知识记录x.numel()：看向量或矩阵里元素个数A.sum()：向量或矩阵求和，axis参数可对某维度求和，keepdims参数设置是否保持维度不变A.cumsum：axis参数设置沿某一维度计算矩阵累计和

smile~。·2023-10-04 17:18

pytorch第一天（tensor数据和csv数据的预处理）lm老师版

tensor数据：importtorchimportnumpyx=torch.arange(12)print(x)print(x.shape)print(x.numel())X=x.reshape(3,4

ElE rookie·2023-10-01 11:10

李沐深度学习记录1：零碎知识记录、08线性回归

简要记录，以便查阅~一、零碎知识x.numel()：看向量或矩阵里元素个数A.sum()：向量或矩阵求和，axis参数可对某维度求和，keepdims参数设置是否保持维度不变A.cumsum：axis参数设置沿某一维度计算矩阵累计和

smile~。·2023-09-25 17:21

动手学深度学习（pytorch版）第二章2.1 Note-ndarray

张量中的每个值都称为张量的元素（element）x.shapex.numel()//如果只想知道张量中元素的总数X=x.reshape(3,4)torch.randn(3,4)//以下代码创建一个形状为

Wall-E99·2023-09-25 00:37

04数据操作+数据预处理（李沐深度学习笔记）

我们可以通过张量的shape属性来访间问张量的形状和张量中元素的总数通过shape可以查看张量的形状（维度），numel()（即numberofelements的缩写）可以查看张量有多少元素要改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素

裂缘冰释·2023-09-17 17:51

Matlab求各种类型数组长度的方法

如果只需要求多维数组的元素个数，可以使用numel函数，例如：A=[1,2,3;4,5,

珞瑜··2023-09-09 22:23

pytorch统计模型参数量并输出

有时候需要统计我们自己构建的模型参数,与baseline的网络比较统计神经网络模型参数方式一:defget_parameter_number(net):total_num=sum(p.numel()forpinnet.parameters

xidaoliang123·2023-08-26 02:21

基于Googlenet深度学习网络的矿物质种类识别matlab仿真

部分核心程序............................................................................Number_of_Classes=numel

简简单单做算法·2023-08-19 22:17

AttributeError: ‘int‘ object has no attribute ‘numel‘

ProblemIwastryingtoenumeratethroughatorch.utils.data.DataLoaderobject,whereittakesself-defineddataset_asaparameter.Thedatasetlookslikethis:dataset_.append((img,raw_label,target_label,is_backdoor,acc,c

hc0112·2023-08-12 08:46

动手学pytorch--2.1数据操作

importtorchx=torch.arange(0,24,dtype=torch.float32)#创建一个tensorx=x.reshape(4,6)#将其改变形状x.shape#输出他的形状x.numel

码上有前·2023-08-10 14:35

PyTorch常用的初始化和正则

：https://www.pytorchtutorial.com/pytorch-goodies/模型统计数据（ModelStatistics)统计参数总数量num_params=sum(param.numel

此番风景·2023-08-09 23:57

yolov8自定义数据训练报错排查（CUDA error: an illegal memory access was encountered）

使用自己的数据集训练时，出现了以下错误:RuntimeError:numel:integermultiplicationoverflowRuntimeError:numel:integermultiplicationoverflow

CodingInCV·2023-08-04 13:25

《动手学深度学习 v2》之预备、线性NN、多层感知机、深度学习计算

__version__)#1.2.0#2.1.1入门x=torch.arange(12)print(x)print(x.shape)print(x.numel())#元素总数X=x.r

常某某的好奇心·2023-08-02 03:04

随机打乱函数 torch.randperm的使用（类似tensorflow中的tf.random_shuffle）

例：一维x=torch.tensor([2,5,16,10,0,5618,81,8,18])indices=torch.randperm(x.numel())shuffled_x=x[indices]print

paper_jet·2023-08-01 13:41

参数量的计算（以resnet50为例，bn层的参数

resnet50的网络结构：pytorch中BN层的weight和bias模型参数量的计算一print("resnet50have{}paramertersintotal".format(sum(x.numel

暄染落墨·2023-07-25 15:26

torch 中的detach、numel、retain_graph、repeat、repeat_interleave等参数的用法

detach官网解释：实验结论importtorchx=torch.arange(4.0)x.requires_grad_(True)#等价于`x=torch.arange(4.0,requires_grad=True)`y=x*x#detach作用是：将u作为常数处理。即将y.detach的返回值作为常数而不再是关于x的函数u=y.detach()z=u*xz.sum().backward()#

jjw_zyfx·2023-07-22 09:44

pytorch中hasattr()函数/zip函数/enumerate() 函数/numel() 函数/程序类Accumulator/backward(）方法/print函数使用

前言：几乎是零python基础的小白，边学习python，边学习pytorch，跟随李沐老师去了解深度学习，如果是同样的你，希望找到的这些能够给你带去帮助，也作为自己的一部分笔记。一、hasattr()函数介绍链接：https://blog.csdn.net/weixin_46713695/article/details/125435209二、zip函数链接：https://blog.csdn.n

dong_uper·2023-07-17 06:46

pytorch中numel|程序类Accumulator|backward()方法|enumerate() 函数|print语句|zip函数|hasattr()函数解析

一、torch.numel()函数计算给出输入张量input的元素总数二、实用程序类Accumulator使用classAccumulator:#在n个变量上累加definit(self,n):*self.data

dong_uper·2023-07-17 06:45

running_mean和running_var

，涉及到了running_mean和running_vardefload_conv_bn(buf,start,conv_model,bn_model):num_w=conv_model.weight.numel

云端一散仙·2023-06-22 20:39

【TRT】内存管理封装

input_data_host=nullptr;float*input_data_device=nullptr;checkRuntime(cudaMallocHost(&input_data_host,input_numel

Dovake·2023-06-13 10:06

nsga3算法

CostFunction=@(x)MOP2(x);%测试函数nVar=5;%决策变量的个数VarSize=[1nVar];%决策变量矩阵大小VarMin=-1;%变量下限VarMax=1;%变量下限%目标函数个数nObj=numel

leetteel·2023-04-20 15:09

Matlab Robotics System Toolbox使用笔记

;show(robot_name);2.获取关节配置与约束设置配置并获取关节轴数currentRobotJConfig=homeConfiguration(robot_name);numJoints=numel

OverCome-·2023-04-09 19:27

深度学习复习新知识点

1.x*y是按元素乘,也叫哈达玛积x**y也是2.catdim=0在行叠一起行多了很多dim=1列堆起来列多了很多3.print(z.sum())#所有数值的总和最后变成一个值，print(z.numel

Rondox·2023-04-09 05:48

torch的常用数据操作

torch的常用数据操作常用方法torch.arange(num[,dtype=torch.float32])#返回一个数据种类dtype且长度num的一维向量.shape#返回张量的形状.numel(

KjPrime·2023-04-03 13:33

深度学习基础学习

预备知识安装数据操作运算符importtorchx=torch.arange(12)#tensor-张量print(x.shape)print(x.numel())##numel-元素数量X=x.reshape

YCH带带我·2023-02-20 14:55

pytorch 计算模型的GFlops和total params的方法

torchsummary自己计算使用parameters方式一使用model.paramtersnum_params=0forparaminmodel.parameters():num_params+=param.numel

Shuai@·2023-02-06 17:09

【机器学习-＞预处理】torch.tensor基础操作：初始化、索引、转换为ndarray

torch.arange(12)#tensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])#查看维度x.shape#torch.Size([12])#查看numberofelement（元素的总数）x.numel

小明2766·2023-01-28 08:22

PyTorch 3.1 Tensor笔记

Tensor创建Tensora=t.Tensor(2,3)#指定形状a.tolist()#转为lista.size()#返回size,与shape等价,torch.Size([2,3])a.numel(

BonAppetit·2023-01-26 09:25

模型参数量(Params)/模型大小 & Pytorch统计模型参数量

模型参数量大小可以从保存的checkpoint文件直观看出来total_params=sum(p.numel()forpinmodel.parameters())total_params+=sum(p.numel

hxxjxw·2023-01-25 12:11

Matlab技巧

判断数组中是否出现某个元素：ismember分贝与功率的转化：db2pow，pow2db，db范数的泰勒级数展开：taylor获取矩阵无重复行：unique对两个数组应用按元素运算bsxfun计算数组元素个数numel

小P同学L·2023-01-21 19:05

张量的基本操作

一、获得张量元素的个数importtorcha=torch.Tensor(2)print(torch.numel(a))二、torch.tensor()与torch.Tensor()的区别importtorchimportnumpyasnp

JuninC·2023-01-20 12:48

打印pytorch网络结构代码类似于 kears启动打印网络

defmodel_info(model):#Plotsaline-by-linedescriptionofaPyTorchmodeln_p=sum(x.numel()forxinmodel.parameters

qq_37401291·2023-01-19 15:21

（1）预备知识

1.1.1入门importtorch#使用arange创建一个行向量xx=torch.arange(12)#访问张量的形状(沿每个轴的长度)x.shape#张量中元素的总数numberofelementx.numel

pku_mzj·2023-01-19 08:14

数字图像处理遇到的问题及思考

length（A：）和numel（A）函数的区别A为一个矩阵numel（A）该语句返回数组中元素的总数。

£•€•×·2023-01-17 05:51

memcpy和vector的搭配使用

1.例子voidtensor2Vect(torch::Tensor&box,vector&boxvect){std::vectorboxvect_new(box.numel(),-1);//[1]box

+速度·2023-01-16 08:47

数据操作＋数据预处理

torch.arange(12)xtensor([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11])我们可以通过张量的shape属性来访问张量的形状和张量中元素的总数x.shapetorch.Size([12])x.numel

Zherui Cao·2023-01-12 18:34

Pytorch张量操作详解

文章目录一、前置条件二、操作1.指定长度的顺序向量【arange】2.查看元素总数【numel】3.改变张量形状【reshape】4.查看张量形状【shape】5.全0张量【zeros】6.全1张量【ones

什么都干的派森·2023-01-12 08:01

torch接口

torch.set_default_dtype(d)torch.get_default_dtype()→torch.dtypetorch.set_default_tensor_type(t)torch.numel

Spring_24·2023-01-11 20:21

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