torch.rand

深度学习pytorch——索引与切片

indexingimporttorcha=torch.rand(4,3,28,28)#表示4张28*28的rgb图print(a[0].shape)#a[0]获得第一张图片print(a[0,0].shape

Echo-J·2024-03-17 07:41

【Python】查看张量（tensor）数据维度和每一维大小示例

随机生成一个张量数组：importtorcha=torch.rand(1,3,480,640)然后使用.shape查看数组维度，输入：x=a.shapeprint(x)输出：torch.Size([1,3,480,640

木彳·2024-03-06 04:56

PyTorch 中文手册学习

Tensorpytorch中数据类型Tensors创建一个5*3矩阵，只分配空间，未初始化x=torch.empty(5,3)或者x=torch.Tensor(5,3)0-1分布，全0，特定数值，全1Tensorx=torch.rand

赵小闹闹·2024-02-12 03:50

如何构建置信度掩码（代码）

preds是模型输出的预测结果，尺寸为[2,256,256]#假设labels是真实标签图像，尺寸为[256,256]，值为0或1#假设的模型输出和标签（随机生成，实际使用时替换为真实数据）preds=torch.rand

UndefindX·2024-02-11 14:20

pytorch-索引切片

importtorcha=torch.rand(4,3,28,28)结果:会是一个四维的空间a.shape结果:(torch.Size[4,3,28,28])a[0].shape结果:torch.Size

青灯有味是儿时·2024-02-09 07:22

Pytorch 索引与切片

Pytorch索引与切片Indexingimporttorcha=torch.rand(4,3,28,28)#对第一个维度进行索引从最左边开始索引print("a[0].shape:\t",a[0].shape

沐雲小哥·2024-02-09 07:52

记录pytorch常用的维度转换方法

importtorch#**********生成数据**********#***生成固定数据***test1=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])#***生成随机数据***test=torch.rand

嘿，兄弟，好久不见·2024-02-08 20:30

pytorch英文文档--Tensors

从numpy数组中初始化从另一个张量中torch.ones_like(x_data)使用随机数或常量初始化shape=(2,3)rand_tensor=torch.rand(shape)ones_tensor

沐沐木穆·2024-02-03 14:10

类参数和实例参数

__init__()self.weight=nn.Parameter(torch.rand(kernel_size))self.bias=nn.Parameter(torch.zeros(1))逐行解释给定的代码

代码猪猪傻瓜coding·2024-01-31 02:57

task1

初始化生成均匀分布torch.rand(sizes,out

欧飞红·2024-01-28 21:37

PyTorch 之 rand() 与 randn() 函数

文章目录`torch.rand()`示例:`torch.randn()`示例:当然，让我更详细地介绍torch.rand()和torch.randn()，以及它们在PyTorch中的用法。

JNU freshman·2024-01-28 08:31

Pytorch Tensor 维度变换学习记录

示例代码：importtorcha=torch.rand(4,1,28,28)print(a.shape)print(a.view(4*1,28,28

随机惯性粒子群·2024-01-23 22:23

torch.nn.BCEWithLogitsLoss用法介绍

self.bce=nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='none'),None的使用方法可以见官网pytorch代码文档代码举例importtorcha=torch.rand(

yuanjun0416·2024-01-23 04:17

pytorch 合集： pytorch的函数之torch

GPU类型就是CPU类型中间加上cuda.torch.Tensor,torch.rand(),torch.randn()默认生成torch.FloatTensor类型。

JL_Jessie·2024-01-19 08:00

卷积和滤波对图像操作的区别

卷积：会影响原图大小滤波：不会影响原图大小解释卷积我们用这样一段代码来看importtorch.nnasnnimporttorchx=torch.rand(3,5,5)print(x.shape)#卷积

zhuyuyaya·2024-01-19 02:21

pytorch基本操作

一.pytorch基本概念张量（Tensors)x=torch.Tensor(3,5)构建未初始化的张量x=torch.rand(3,5)构建一个随机初始化的矩阵x.size()或者x.shape获取矩阵的大小二

sheng_pan_ai·2024-01-17 16:25

Pytorch中torch.rand()、torch.randn()、torch.randint()、torch.randperm()几个函数的说明

用途：torch.rand用于生成指定形状的张量，其元素从[0,1)的均匀分布中随机抽取。这通常用于模型权重的初始化或任何需要均匀分布随机数的场景。2.to

实名吃香菜·2024-01-16 08:57

手写交叉熵损失

ylna二、实现importtorchimporttorch.nn.functionalasF#创建数据集y=torch.randint(0,2,size=(10,1)).to(torch.float)p=torch.rand

云帆@·2024-01-12 14:32

PyTorch：将模型转换为torch.jit.ScriptModule

torchvision.models.resnet18()#Anexampleinputyouwouldnormallyprovidetoyourmodel'sforward()method.example=torch.rand

六月的翅膀·2024-01-11 12:51

模型参数访问

某一层的参数net=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear(8,1))X=torch.rand(size=(2,4))print(n

Kevin_D98·2024-01-10 07:59

PyTorch|保存与加载自己的模型

来看这样一组数据：x=torch.linspace(-1,1,50)x=x.view(50,1)y=x.pow(2)+0.3*torch.rand(50).view(50,1)画图：plt.scatter

霜溪·2024-01-09 09:06

Pytorch 入门学习数据操作之算术操作-加法

算术操作-加法在PyTorch中，同一种操作方式可能有很多种形式官方文档相关信息地址：官方文档相关信息地址方式一defadd_one():random_a=torch.rand(4,2)random_b

野生绿箭侠·2024-01-09 06:25

PyTorch | tensor的创建和基本运算

一、创建1.1基本的创建函数x1=torch.empty(3,2)x2=torch.rand(3,2)x3=torch.zeros(3,2)x4=torch.ones(3,2)print(x1)print

Charlie_1541·2024-01-07 02:02

Pytorch框架学习笔记

官网-PyTorchTensor构造随机初始化矩阵x=torch.rand(5,3)构造全0矩阵，数据类型为longx=torch.zeros（5,3,dtype=torch.long）获取维度信息x.size

warren@伟_·2024-01-06 06:17

【深度学习】60题PyTorch简易入门指南，做技术的弄潮儿

1初识PyTorch1.1张量1.导入pytorch包importtorch2.创建一个空的5x3张量x=torch.empty(5,3)print(x)3.创建一个随机初始化的5x3张量x=torch.rand

风度78·2024-01-04 09:35

pytorch中常见的合并和分割

importtorch'''1-数据合并：cat（沿着维度）;stack（增加维度）2-数据分割：split（按照长度）;chunk（按照数量）'''a1=torch.rand(2,3,28,28)a2

机器人图像处理·2023-12-31 15:17

Pytorch的讲解及实战·MNIST数据集手写数字识别

是否下载成功④使用jupyternotebook但是使用不了torch的解决方法二、pytorch的使用1、Tensor的数据类型①torch.FloatTensor②torch.IntTensor③torch.rand④torch.randn⑤torch.range⑥

计算机鬼才～·2023-12-28 12:19

PyTorch随机数生成：torch.rand，torch.randn，torch.randind，torch.rand_like

1.torch.rand()torch.rand(*size,*,generator=None,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,

牧羊女说·2023-12-23 12:12

torch.rand()和torch.randn()的区别

torch.rand()和torch.randn()是PyTorch中用于生成张量的两个函数，它们之间的主要区别在于生成张量元素的方式不同：1.torch.rand()：torch.rand()用于生成元素值在

BugMaker2002·2023-12-20 22:40

测试pytorch-gpu

shape=(100,1000)num_tensors=50000device=torch.device('cuda:0'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')data=[torch.rand

雕刻刀·2023-12-20 19:29

Pytorch安装与测试

3.6离线安装包（没试过），应该可以https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/测试一下importtorchx=torch.rand

ouger爱编程·2023-12-02 18:01

pytorch基础知识四【索引与切片】

torch.gt()、torch.le()、torch.lt()3.1torch.ge()3.2torch.gt()3.3torch.le()3.4torch.lt()1.索引importtorcha=torch.rand

北四金城武·2023-11-20 02:29

学习历程笔记（二）pytorch官方文档学习笔记

参考：【快速理解张量】通过torch.rand和举例通俗解释张量tensor_Neo很努力的博客-CSDN博客Pytorch官方文档学习笔记——3.BuildModel_pytorchbuild_model_Coding_Qi

萤石ym·2023-11-17 03:50

神经网络系列（2）——了解张量

如下：importtorchx=torch.rand(6)x.size()print(type(x.size(0)))#输出：torch.Size([6])#2、向量（一维张量）他是一个元素序列的数组例如

学习.学个屁·2023-11-16 08:43

PyTorch 02-张量

生成数据的常用方法以及基本数据类型：构造一个随机初始化的矩阵torch.rand全0矩阵torch.zeros全1矩阵orch.ones直接从数据构造张量torch.tensor32位浮点型torch.float3264

心之所向便是光v·2023-11-16 08:09

nn.LayerNorm解释

importtorchimporttorch.nnasnna=torch.rand((100,5))c=nn.LayerNorm([5])print(c(a).shape)a=torch.rand((100,5,8,9

清纯世纪·2023-11-02 20:32

简单线性回归模型（复习一下前向传播和反向传播）

__version__x=torch.rand(3,4,requires_grad=True)xtensor([[0.9795,0.8240,0.6395,0.1617],[0.4833,0.4409,0.3758,0.7234

Che_Che_·2023-10-27 22:47

Pytorch中常见的算数运算

案例：importtorch#a=torch.rand(2,1,3)+torch.rand(3)a=torch.rand(2,1)+torch.rand(3)print(a)a=torch.tensor

浅蓝的风·2023-10-25 06:21

（pytorch-深度学习系列）pytorch数据操作

torch.empty(5,3)print("5x3的未初始化的Tensor:")print(x)print("******************************")#5x3的随机初始化的Tensor:x=torch.rand

我是一颗棒棒糖·2023-10-23 18:39

pytorch——张量的维度变换

view和reshape两者用法完全相同x=torch.rand(4,3,28,28)a=x.view(4,3,28*28)print(a.shape)一定要记住原始数据的存储方式，不然无法恢复数据如果维度变换后数据量出现变化

独孤醉人·2023-10-23 13:01

pytorch学习第三篇：梯度

梯度计算importtorchx=torch.rand(3,4,requires_grad=True)b=torch.rand(4,3,requires_grad=True)print(x,b)y=x@

小~小·2023-10-21 04:28

pytorch里常用操作（持续更新）

这里整理的都是自己比较常用的张量操作torch.tensor：从Python列表或NumPy数组创建张量torch.zeros/ones：创建全零/一张量torch.zeros（10，4）就是创建[10,4]的全零张量torch.rand

Scabbards_·2023-10-17 13:54

从基础到卷积神经网络（第12天）

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU(),nn.Linear(256,10))X=torch.rand

你不困我困·2023-10-14 17:01

pytorch 模型部署之Libtorch

Python端生成pt模型文件net.load(model_path)net.eval()net.to("cuda")example_input=torch.rand(1,3,240,320).to("

AICVer·2023-10-13 15:21

自动求导机制+线性回归试水笔记（Pytorch）

手动定义求导矩阵方法一：x=torch.randn(3,4,requires_grad=True)方法二：x=torch.randn(3,4)x.requires_grad=True计算流程x=torch.rand

NPU_Li·2023-10-11 21:54

李沐深度学习记录5：13.Dropout

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#定义Dropout函数defdropout_layer(X,dropout):assert0h/(1-p)mask=(torch.rand

smile~。·2023-10-07 18:51

binary_cross_entropy_with_logits 和 binary_cross_entropy 的区别

差在一个sigmoid函数上见下面的代码importtorchfromtorch.nnimportfunctionalasFlogits=torch.rand(16,7)ys=torch.randint

Sailist·2023-10-07 11:48

Pytorch入门：Tensor常见操作（重塑、扩展、压缩、转置、拼接、重复、展平）

a=torch.rand(2,4)print(a.size())#torch.Size([2,4])a=a.reshape(1,2,4)print(a.size())

Ziieq·2023-10-01 14:24

python-pytorch 利用pytorch对堆叠自编码器进行训练和验证

微调整个堆叠自编码器一、数据生成随机生成一些数据来模拟训练和验证数据集：importtorch#随机生成数据n_samples=1000n_features=784#例如，28x28图像的像素数train_data=torch.rand

幸福右手牵·2023-09-30 14:31

tensor数学运算

sqrt和rsqrt向下/向上取整floor/ceil分离出整数/小数trunc/frac近似解四舍五入round裁剪clamp1、矩阵元素的加减乘除注意是矩阵间对应位置元素进行加减乘除add和+a=torch.rand

dyh_chd·2023-09-26 19:13

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