torch.float

如何只反向传播部分样本loss

importtorch#假设预测值为aa=torch.tensor([1,2,3,4],dtype=torch.float)a.requires_grad_(True)#假设groudtruth为[2,2,2,2
weixin_30883311·2020-07-08 15:24

关于pytorch的调试工具之torchsnooper

importtorchdefmy_fun(mask,x):y=torch.zeros(5,6)y.masked_fill_(mask,x)returnyx=[5,4,3,2,1]mask=torch.zeros(5,6,dtype=torch.float
happyprince·2020-07-01 02:09

tensor数据类型转换

tensor转换为long类型torch.half()将tensor转换为半精度浮点类型torch.int()将该tensor转换为int类型torch.double()将该tensor转换为double类型torch.float
二亩三分地·2020-06-25 08:23

RuntimeError: Expected object of scalar type Float but got scalar type Int for argument #2 'other'

不同类型的是不相等的，并且无法比较importtorcha=torch.tensor([1],dtype=torch.float)b=torch.tensor([1],dtype=torch.int)#
陶云松·2019-07-14 20:06

pytorch 张量基本操作

5,2,dtype=torch.long)通过以读取的数据构建张量torch.tensor([5,5,5,5,5])借助已有张量的size构造新的张量y=torch.randn_like(x,dtype=torch.float
Lzj000lzj·2019-07-04 14:02

torch学习

张量(tensor)生成未初始化的向量importtorcha=torch.empty(3,5,dtype=torch.float)numpy和tensor转换#tensortonumpya=torch.ones
NoTFlow·2018-06-04 14:16

pytorch 0.4.0（一）：基本tensor运算

torch.empty(row,column).随机初始化矩阵，使用torch.rand(row,column).可以和numpy中定义一些矩阵一样，如x=torch.zeros(5,3,dtype=torch.float
sunrise_ccx·2018-05-30 21:21

python zip()函数

pythonzip()函数  #print(len(data))  batch个tuple（torch.float(3,224,224),str）  #print(data[0][0].size()) 
codebrid·2018-03-29 19:14
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