tensors 第10页

学习笔记：pytorch-examples from @jcjohnson

PyTorch的两个主要特征：1.和numpy很相似的Tensor,可以在GPU上运行（然而我并没有）2.自动求导Tensors下面是一个用Tensor实现一个简单的两层网络（fc-ReLu-fc)的代码

weixin_38791178·2020-08-05 11:10

TensorFlow1.x和TensorFlow2.0的区别

计算图中的节点是Tensors，当图形运行时，它将保持n维数组;图中的边表示在运行图以实际执行有用计算时将在张量上运行的函数。

ahbcwin·2020-08-05 03:40

should probably activate truncation and/or padding with 'padding=True' 'truncation=True' to have batched tensors

此篇博客内容为短暂存留记录（项目使用过程还未记录），后续将会更新完整学习流程。。1.根据官网上的链接安装有两种方式：（1）pip直接安装pipinstalltransformers#安装时间长，出现TimeoutError的可能性大，个人不建议（2）GIthub下载源包gitclonehttps://github.com/huggingface/transformers#下载时间长一点（网盘自取）

v林三岁·2020-08-04 18:00

基于PyTorch的深度学习入门教程（七）——PyTorch重点综合实践

目录Tensors（张量）Warm-up：numpyPyTorch：TensorsAutograd（自动梯度）PyTorch

雁回晴空·2020-08-04 10:02

报错解决：alueError: When using data tensors as input to a model, you should specify the `steps_per_epoch

报错解决：valueError:Whenusingdatatensorsasinputtoamodel,youshouldspecifythesteps_per_epochargument.晚上在使用tensorflow时报错如下：File"C:\Users\peter\Anaconda3\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercusto

zhang0peter·2020-08-04 09:33

pytorch入门，Tensors张量

什么是张量https://www.zhihu.com/question/23720923知乎可以看看，虽然看不太懂吧pytorch中张量张量（Tensors)张量类似于numpy的ndarrays，不同之处在于张量可以使用

A丫丫·2020-08-04 09:05

pytorch包学习--touch.Tensor

文章来自于翻译https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html，想自己学习，可以参考原文1.torch.tensor是一个包含一种数据的多维矩阵。

wvp-热火天下·2020-08-04 02:24

cudnn之Partially-packed Tensors

cudnn的ndtensor的内存排列形式有Fully-packedTensors、Partially-packedTensors、SpatiallyPackedTensors、OverlappingTensors这4种，本文讲Partially-packedTensors。Partially-packedTensors就是地址长度大于值的个数，举个例子，一个float32数组a[3][2][2]

头发光了你就强了·2020-08-03 21:18

PyTorch 0.4.0版本变化记录

一、重大核心变化包括Tensor/Variable合并零维张量数据类型迁移指南二、现添加的新特征包括Tensors：全面支持高级索引快速傅立叶变换神经网络：计算时的存储权衡bottleneck-识别代码中热点

shelley__huang·2020-08-03 21:19

Pytorch 0.4.0迁移指南（与之前版本编程上的不同点）

因此该指南主要用来介绍Pytorch0.4.0代码方面需要注意的地方：1.弃用Variables并与Tensors合并之前版本，最终的输入数据必须转化为Variable的形式，而在Pyto

拔刀就能留住落樱吗·2020-08-03 11:50

TensorFlow图像操作

编码图像由标量字符串Tensors表示，解码图像由shape为[height,width,channels]的3-Duint8张量表示。(PNG也支持uint16)编码和解码操作一次适用于一个图像。

我是蓝银草·2020-08-02 15:58

深度之眼Week1任务2第一节：张量操作与线性回归

张量操作与线性回归张量的操作：拼接、切分、索引和变换一、张量的拼接与切分1.1torch.cat(tensors,dim=0,out=None)功能：将张量按维度dim进行拼接tensors:张量序列dim

Brignt_run·2020-08-01 11:55

Pytorch tensors 张量基础用法和常用操作

Pytorchtensors(张量)IntroducePytorch的Tensors可以理解成Numpy中的数组ndarrays，但是Tensors支持GPU并行计算，这是其最大的一个优点。

沁泽·2020-07-31 07:00

deeplearn.js教程 - 给非ML专家的指南

NDArrays，Tensors，以及numbers数学张量在数学上，“张量”是线性代数的最基本的对象，数字，

黑衣魔笛手·2020-07-30 02:29

keras： model.compile ()

optimizer,loss=None,metrics=None,loss_weights=None,sample_weight_mode=None,weighted_metrics=None,target_tensors

wanghua609·2020-07-29 06:04

keras模型可视化,层可视化及kernel可视化

keras模型可视化：model:model=Sequential()#input:100x100imageswith3channels->(100,100,3)tensors.

xinfeng2005·2020-07-29 00:14

PyTorch在CPU上加载预先训练好的GPU模型

今天我们来讨论一下：参考从官方文档中我们可以看到如下方法torch.load('tensors.pth')#把所有的张量加载到CPU中torch.load('tensors.pth',map_location

Mr_Lowbee·2020-07-14 05:36

PyTorch-20 命名张量(Named Tensors)的介绍

请到这里去查看图文教程：http://studyai.com/pytorch-1.4/intermediate/named_tensor_tutorial.html命名张量旨在通过允许用户将显式名称与张量维度关联，使张量更易于使用。在大多数情况下，采用维度参数的操作将接受维度名称，从而避免了按位置跟踪维度的需要。此外，命名张量使用名称自动检查API在运行时是否正确使用，从而提供额外的安全性。名称还

ScorpioDoctor·2020-07-13 23:06

Tensorflow2.*教程之基本分类：对Fashion Mnist进行分类(1)

计算图中的节点是Tensors，当图形运行时，它将保持nn维数组；图中的边表示在运行图以实际执行有用计算时将在张量上运行的函数。

深沉的背影·2020-07-12 14:18

pytorch的运行错误及解决办法（一）RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Double...

RuntimeError:ExpectedobjectofscalartypeFloatbutgotscalartypeDoubleforsequenceelment2insequenceatposition#1‘tensors

刘小昱大人·2020-07-12 13:46

60分钟入门PyTorch1

入门张量(Tensors)运算(Operations)Numpy转换**Torch**的**tonsor**to**Numpy**数组**Numpy**数组to**Torch**的**tonsor**CUDATensors

我是无名的我·2020-07-11 19:04

tensorflow基础概念

1，能够熟练的使用Tensors，Graphs，Operations,Varibles,placeholders,Sessions和namescopes来构建并运行简单的TensorFlowgraphs2

lusic01·2020-07-11 12:52

physx中的inertia tensors（惯性张量）

最近编写编辑器的时候遇到一个问题，在创建一个nxactor后，这个actor的弹性很奇怪，在平坦的地面弹起来会胡乱的旋转。在和正常actor比较后，发现，是弹性张量出的问题，犹豫程序的bug，导致弹性张量出现无效值。在查阅了physx文档，发现这个弹性张量只能通过程序计算physx提供了一系列函数NxCompute.....MassNxCompute.....InertiaTensorNxDiag

limiteee·2020-07-11 11:20

https://blog.csdn.net/weixin_30235225/article/details/95432515

1.1tf.traintf.train.slice_input_producer(tensor_list,shuffle=True,seed=None,capacity=32)tf.train.batch(tensors

Smile@IT小女子·2020-07-11 07:28

tf.estimator tf.data 混合不同的数据

importtensorflowastfdataset_1=tf.data.Dataset.from_tensors(1).repeat(20)dataset_2=tf.data.Dataset.from_tensors

guotong1988·2020-07-11 06:59

TensorFlow2.0教程26：张量及其操作

from__future__importabsolute_import,division,print_functionimporttensorflowastf1Tensors张量是一个多维数

aumii44448·2020-07-11 02:07

60分钟入门pytorch

文章目录1.Pytorch是什么1.1安装1.2张量(Tensors)1.2.1声明和定义1.2.2操作(Operations)1.3和Numpy数组的转换1.3.1Tensor转换为Numpy数组1.3.2Numpy

GrandNovice·2020-07-11 00:23

pytorch：data读取出错：RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension

在使用Dataloader读取数据的时候，使用batch_size=1不会出现这个问题。当batch_size>1时，默认将会使用torch.stack()为你生成一个[batch，x,x,x]的tensor数据，在使用该函数时需要输入的两个tensor维度一样。1、注意自己图像的大小是否resize到相同尺寸。2、图像的通道数是否相同，全彩色或全灰度，使用相同的类型。3、如果是CNN的多标签分类

不你不想·2020-07-09 12:38

RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time...

butthebuffershavealreadybeenfreed.Specifyretain_graph=Truewhencallingbackwardthefirsttime.torch.autograd.backwardtorch.autograd.backward(tensors

HuiYu-Li·2020-07-08 22:31

RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 3 and 2 ...

有两种可能：一：transforms没有把数据集中的图片转换成想要的尺寸大小，如Resnet等网络输入需要224x224大小的图像，在Resize时，不能用transforms.Resize(224)，而因该用transforms.Resize([224,224])，官方文档有函数解释二.可能是因为自己的数据集中既有RGB图像也有灰度图像，通道不统一参考https://discuss.pytorc

爬的慢的蜗牛·2020-07-08 14:33

Pytorch入门——Autograd：自动分化

autograd包是PyTorch所有神经网络的核心，为Tensors上的所有操作提供了自动区分。

YongqiangGao·2020-07-08 08:57

[Deep-Learning-with-Python]神经网络的数学基础

理解深度学习需要熟悉一些简单的数学概念：Tensors(张量)、Tensoroperations张量操作、differentiation微分、gradientdescent梯度下降等等。

七八音·2020-07-07 09:54

pytorch中torch.stack（）函数总结

经过代码总结归纳，可以得到stack（tensors,dim=0,out=None）函数的功能：将若干个张量在dim维度上连接,生成一个扩维的张量，比如说原来你有若干个2维张量，连接可以得到一个3维的张量

RealWeakCoder·2020-07-06 23:59

TensorFlow2.0中Tensor的合并与拆分

拼接：tf.concat(tensors,axis)tensors：保存了所有需要合并的张量Listaxis：指定需要合并的维度索引合并时输入张量的维数必须匹配，并且除axis外的所有维数必须相等举个例子

Steven·简谈·2020-07-06 06:16

TensorFlow基本概念与用法

有向图中，节点通常代表数学运算，边表示节点之间的某种联系，它负责传输多维数据(Tensors)。节点可以被分配到多个计算设备上，可以异步和并行地执行操作。

果乐果香·2020-07-06 02:39

【解决问题】Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happen

今天运行一个风格迁移神经网络的时候，出现以下问题：ResourceExhaustedError(seeabovefortraceback):OOMwhenallocatingtensorwithshape[1,64,1669,1200]andtypefloaton/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0byallocatorGPU_0_bfc[[No

Leonadoice·2020-07-05 09:25

维杰太保齐肯·2020-07-05 07:15

Pytorch【60天修炼计划】之第二阶段——进阶：量化

量化是一种近来深度学习加速中快速发展的技术，它指的是以比浮点精度更低的比特宽度来执行计算并存储Tensors的技术。一个量化的模型便采用的是整数来对Tensors执行部分或全部操作。2、量化的意义？

Bread Sir·2020-07-04 20:49

pytorch中torch.cat(),torch.chunk(),torch.split()函数的使用方法

在pytorch中，同样有这样的函数，那就是torch.cat()函数.先上源码定义：torch.cat(tensors,dim=0,out=None)第一个参数tensors是你想要连接的若干个张量，

RealWeakCoder·2020-07-04 07:33

pytorch-2.Tutorials-Learning Pytorch-Deep Learning with PyTorch:LEARNING PYTORCH WITH EXAMPLES

LEARNINGPYTORCHWITHEXAMPLES一.Tensors1.Warm-up：numpy预热/热身赛2.PyTorch:Tensors二.Autograd1.PyTorch:Tensorsandautograd2

xianglingliwei·2020-07-04 06:41

DeepFaceLab报错：Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens

allocatedtensorswhenOOMhappens当你执行6)train一路回车准备大干一场时发现DeepFaceLab报错了：Hint:Ifyouwanttoseealistofallocatedtensorswhen，为什么会这样呢?其实很简单，是因为你的Batch_size数值设置过高了，请降低你的Batch_size值，具体数值可以不断尝试，这个数值以你的显存为定。DeepFac

DeepFaceLabs·2020-07-04 05:41

Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens

IhaveseenOOMshappenseveralepochsintotrainingintensorflow,mybestguessisthatifyourmodelisattheborderlineofusingalltheGPUmemorytheninternalmemoryallocationissuessuchasmemoryfragmentationorthehowtemporary

z2539329562·2020-07-04 04:00

Tensorflow:If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens, add report_tensor_alloca

错误：ensorflow.python.framework.errors_impl.ResourceExhaustedError:OOMwhenallocatingtensorwithshape[2,33,1024,1024]andtypefloaton/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0byallocatorGPU_0_bfc[[Node:tr

smiling614·2020-07-04 02:11

详解tensorflow之tf.train.batch与tf.train.shuffle_batch附完整代码

tf.train.batch()函数tf.train.batch(tensors,batch_size,num_threads=1,capacity=32,enqueue_many=False,sha

陈伟的梦呓·2020-07-02 06:36

pytorch: tensors used as indices 用tensor索引另一个tensor

tensor1[tensor2]刚看到这个结构有点懵，不知道它是具体怎么工作的example.pya=torch.arange(16)b=torch.tensor([2,2,0,1,0,0,1,0,2,1,0,0,1,0,0,0],dtype=torch.uint8)print(a)print(b)print(a[b])index_list=[[4,3,2,1,0]]c=torch.LongTen

junqing_wu·2020-07-02 06:50

pytorch的梯度计算以及backward方法

基础知识tensors：tensor在pytorch里面是一个n维数组。我们可以通过指定参数reuqires_grad=True来建立一个反向传播图，从而能够计算梯度。

耐耐~·2020-07-01 23:06

TensorFlow学习－－tf.train.batch与tf.train.shuffle_batch

tf.train.shuffle_batch的作用都是从队列中读取数据．tf.train.batchtf.train.batch()按顺序读取队列中的数据队列中的数据始终是一个有序的队列．队头一直按顺序补充，队尾一直按顺序出队．参数：tensors

阿卡蒂奥·2020-07-01 16:22

TensorFlow2——张量Tensors

文章目录1、基础创建基本的张量张量转换为NumPy数组张量数学运算张量的操作（ops）2、形状（shapes）3、索引单轴索引多轴索引4、操作形状5、数据类型6、不规则张量7、字符串张量8、稀疏张量9、参考资料张量是具有统一类型（dtype）的多维数组。所有张量都是不可变的，不能更新张量的内容，只能创建一个新的张量。1、基础创建基本的张量1）“标量”或“秩—0”张量。没有axes#Thiswill

Jacob Jiang·2020-06-29 03:33

【调试问题】RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

RuntimeError:element0oftensorsdoesnotrequiregradanddoesnothaveagrad_fn出现这种错误是因为，构建Variable,要注意得传入一个参数requires_grad=True,这个参数表示是否对这个变量求梯度，默认的是False,也就是不对这个变量求梯度。错误代码importtorchx=torch.randn(3)#生成一维随机数y

suu_fxhong·2020-06-29 02:36

pytorch:RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 1 a

1.pytorch报错Namespace(batchSize=16,gpu='0,1',lr=0.001,nepoch=210,num_workers=8)Epoch:0Epoch:0[0|173089]loss:3.747539Epoch:0[1|173089]loss:3.629151Epoch:0[2|173089]loss:3.731266Traceback(mostrecentcalll

spectre7·2020-06-29 01:26

推荐频道

tensors