torch.eq

【PyTorch】PyTorch中张量(Tensor)计算操作

PyTorch深度学习总结第五章PyTorch中张量(Tensor)计算操作文章目录PyTorch深度学习总结前言一、张量比较大小1、torch.allclose()2、torch.eq()和torch.equal
咸鱼鲸·2024-02-13 05:32

matmul torch 详解_Pytorch Tensor基本数学运算详解

Broadcastinga=torch.rand(3,4)b=torch.rand(4)c1=a+bc2=torch.add(a,b)print(c1.shape,c2.shape)print(torch.all(torch.eq
咸鱼豆腐·2023-01-14 13:10

深度学习准确率计算accuracy=torch.eq(y_predict,y_truth.squeeze(dim=-1)).float().mean()

Pytorch中准确率的计算方法解读之:accuracy=torch.eq(y_predict,y_truth.squeeze(dim=-1)).float().mean()深度学习过程中经常设计准确率的计算
搬砖小孩Superme·2023-01-01 08:15

pytorch基础知识八【基本数学运算】

torch.tensor([[10,20,30],[40,50,60],[70,80,90]])#加法print(a+b)print(torch.add(a,b))#减法print(torch.all(torch.eq
北四金城武·2022-12-28 16:04

Pytorch 多分类结果测试

Pytorch中的argmax()函数可以返回Tensor中每一行最大值的索引，torch.eq()函数可以比较
洪流之源·2022-12-19 20:12

python开方运算符_Pytorch Tensor基本数学运算详解

Broadcastinga=torch.rand(3,4)b=torch.rand(4)c1=a+bc2=torch.add(a,b)print(c1.shape,c2.shape)print(torch.all(torch.eq
weixin_39805998·2022-12-05 18:21

pytorch基础学习（2）

判断tensorc1和c2每个元素是否相同:torch.all(torch.eq(c1,c2))矩阵乘法：对于高维(dim>2)的Tensor，定义其矩阵乘法仅在最后的两个维度上，要求前面的维度必须保持一致
Wsyoneself·2022-12-04 13:58

PyTorch基础（六）----- torch.eq()方法

一、torch.eq()方法详解对两个张量Tensor进行逐元素的比较，若相同位置的两个元素相同，则返回True；若不同，返回False。
奋斗の博客·2022-11-28 21:36

看深度学习代码遇见的一些torch用法

torch.eq对两个张量Tensor进行逐元素的比较，若相同位置的两个元素相同，则返回True；若不同，返回False。torch.matmul两个张量的乘法。torch.div数组的点除运算。
Spanish_pie·2022-11-25 18:13

Pytorch-矩阵基本运算

四则运算importtorcha=torch.tensor([[0,1],[2,3]])b=torch.tensor([[5,10]])#加print("torch.all(torch.eq(a+b,torch.add
Mr___WQ·2022-11-23 14:29

多分类问题计算准确率

F.softmax(logits,dim=1)pred_label=pred.argmax(dim=1)label=torch.tensor([3,7,6,9,0,2,6,4,5,6])correct=torch.eq
leetteel·2022-11-23 06:27

【Pytorch】learning notes

文章目录【torch.xxx】torch.addmm()/torch.addmm_()torch.clamp()/torch.clamp_()torch.eq()/torch.ne()torch.manual_seed
bryant_meng·2022-11-23 00:22

pytorch笔记

torch.eq(input,output).sum().item()A=[1,2,3,4]B=[1,1,2,2]torch.eq(A,B)得到的结果就是[1,0,0,0]torch.eq().sum(
李昂的·2022-11-22 10:42

【代码】SupConLoss

torch.arange(5).view(5,1),torch.arange(5).view(5,1))Out[28]:tensor([[True],[True],[True],[True],[True]])torch.eq
程序猿的探索之路·2022-11-21 13:18

图像分类如何得到每一类的预测概率？（结合python代码）

要得到每一类的预测概率，首先通过torch.eq判断每个图片预测的准不准确，循环每个预测结果，得到没个结果对应的标签，如果准确，在该标签类的正确数量加一，在该类的总的数量加一。
Orange_sparkle·2022-11-20 10:21

torch张量的维度有关的变换——注意：对张量采取维度变换的时候一定要注意要追踪每个维度的数据，否则会出错

unsqueeze/squeeze交换维度transpose/permute将维度扩充Expand/repeat/broadcasttranspose&view的连续变化张量比较使用torch.all()&torch.eq
暖仔会飞·2022-10-14 07:08

pytorch 几个不同获得索引的方法

details/822244912018年08月30日17:08:36荷塘翠柳阅读数：46标签：深度学习pytorch更多个人分类：pytorch深度学习运算函数大于torch.gt小于torch.lt等于torch.eq
ShellCollector·2020-08-19 02:21

深度学习与PyTorch笔记9

torch.divimporttorcha=torch.rand(3,4)b=torch.rand(4)print(a)print(b)print(a+b)print(torch.add(a,b))print(torch.all(torch.eq
niuniu990·2020-08-19 00:53

Pytorch Tensor基本数学运算

Broadcastinga=torch.rand(3,4)b=torch.rand(4)c1=a+bc2=torch.add(a,b)print(c1.shape,c2.shape)print(torch.all(torch.eq
洪流之源·2020-06-27 14:46

在pytorch 中计算精度、回归率、F1 score等指标的实例

官网上例程用的方法统统都是正确率，使用的是torch.eq()这个函数。但是为了更精细的评价结果，我们还需要计算其他各个指标。
Link2Link·2020-01-18 11:52

Pytorch Tensor基本数学运算详解

Broadcastinga=torch.rand(3,4)b=torch.rand(4)c1=a+bc2=torch.add(a,b)print(c1.shape,c2.shape)print(torch.all(torch.eq
洪流之源·2019-12-30 08:41

pytorch学习笔记5--pytorch基本运算

基本函数统计属性normmean,sum,min,max,prod,argmin,argmaxkthvalue,topk\>,>=,,>=,0返回的是对应的maska>0等价于torch.ge(a,0)torch.eq
niklaus.z.lee·2019-06-12 20:28

【pytorch】 获得索引的方法

运算函数大于torch.gt小于torch.lt等于torch.eq非零torch.nonzero非torch.neimporttorchx=torch.arange(5)print(x)mask=torch.gt
风泽茹岚·2018-08-30 17:36

pytorch 中计算精度、回归率、F1 score等指标

官网上例程用的方法统统都是正确率，使用的是torch.eq()这个函数。但是为了更精细的评价结果，我们还需要计算其他各个指标。
Link2Link·2018-03-15 11:15
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