torch.rand 第4页

torch学习笔记之——tensor维度变换

a=torch.rand(4,1,28,28)print(a.shape)a=a.view(4,28,28)#print(a.shape)#print(a)a=a.view(4*28,28)print(

卖香油的少掌柜·2022-12-31 09:04

pytorch与numpy中维度顺序转换的比较

例：importtorcha=torch.rand(8,256,256,3)#--->n,h,w,cprint(a.shape)b=a.permute(0,3,1,2)#--->n,c,h,wprint

程序员刚子·2022-12-31 09:33

深度学习初探/02-Pytorch知识/04-Tensor维度变换

Pytorch知识/04-Tensor维度变换一、重塑两者完全一致，reshape是pytorch为了保持与numpy的一致性而出现的缺陷：可能会破坏原有数据#随机生成4幅MNIST数据集标准的手写数字图像a=torch.rand

zlr粥粥·2022-12-31 09:29

pytorch：对list中的tensor做cat

list中的tensor维度相同维度相同直接用stack即可，注意stack会升维，squeeze掉无用的维度a=torch.rand([1,2])b=torch.rand([1,2])z=torch.rand

StarfishCu·2022-12-30 23:07

PyTorch学习笔记（三）：Tensor变换

view/reshapea=torch.rand(4,1,28,28)print(a.shape)#torch.Size([4,1,28,28])print(a.view(4,28*28).shape)

ICDAT_GO·2022-12-30 12:42

动手学深度学习v2-pytorch神经网络基础

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

Hzt_dreamer·2022-12-30 08:47

C语言中squeeze的作用,pytorch下的unsqueeze和squeeze的用法说明

例如unsqueeze(a,1)表示在1这个维度进行添加importtorcha=torch.rand(2,3,1)print(torch.unsqueeze(a,2).size())#torch.Size

西客希林·2022-12-30 07:55

关于tensor的reshape操作

先创建一个tensor>>>importtorch>>>a=torch.rand(1,4,3)>>>print(a)tensor([[[0.0132,0.7809,0.0468],[0.2689,0.6871,0.2538

北海乔木·2022-12-30 03:10

python einops张量操作工具包

rearrange具有交换张量维度的功能，下面的例子将C,H,W方式存储的图片转化为H,W,C的存储方式importtorchfromeinopsimportrearrangex=torch.rand(

FPGA硅农·2022-12-29 15:46

关于pytorch的forward的问题

在forward内部不需要必须使用pytorch的内置函数，可以改成自己的内容，例如插值等：例如如下的操作(使用张量)：x1=torch.rand((1,4,3,3))x2=torch.rand((1,4,3,3

ZN-ZY·2022-12-29 03:53

20李沐动手学深度学习v2/参数管理

单隐藏层MLP，参数获取importtorchfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear(8,1))X=torch.rand

xcrj·2022-12-28 06:25

pytorch相关函数在代码运行时速度超慢

但是在命令行中使用torch.rand(90000,4,4)生成随机矩阵测试运行速度是正常的。经过检查我自己的矩阵

kang910042009·2022-12-27 21:47

Pytorch函数1 torch.max\ torch.min\ torch.squeeze\ torch.unsqueeze\ torch.rand \randn \randint

1.torch.max(input)输入input:任何形状的张量输出:返回输入张量input中所有元素的最大值。importtorcha=torch.randn((3,4,5))b=torch.max(a)#返回所有张量中的最大值print(a)tensor([[[-0.5234,-2.3275,1.8327,0.5354,1.1100],[0.7137,0.4375,-1.1837,0.816

小手不热乎·2022-12-26 08:04

Tensor的使用

随机初始化正态分布矩阵print("服从正态分布：",x)x服从正态分布：tensor([[-0.4914,-0.5140,-0.1600],[-0.0963,1.3560,-1.1716]])x0=torch.rand

614b阿智·2022-12-26 07:00

PyTorch | 学习笔记5

PyTorch中，torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具1.创建tensor#创建一个5*3的未初始化的tensorx=torch.empty(5,3)#创建一个5*3的随机初始化的tensorx=torch.rand

奔跑的蜗牛君666·2022-12-26 07:59

【pytorch】—— 基础概念

更加灵活，可以使用GPU计算2.高效深度学习研究平台3.所有Tensor类型默认都是基于CPU基础语法创建填充了未初始化数据的张量```pythonimporttorchtorch.empty(5,3)torch.rand

fenfyue·2022-12-25 15:30

python中矩阵加法_矩阵创建及加法运算-PyTorch

程序代码：importtorch#构建一个未初始化的4*5的矩阵x1=torch.empty(4,5)print("x1:",x1)#构建一个随机初始化的4*5的矩阵x2=torch.rand(4,5)

weixin_39522698·2022-12-25 08:19

pytorch学习笔记1-创建tensor（张量，多维数组）

tensor(张量,多维数组)"""'1.1创建⼀个5x3的未初始化的Tensor'x=torch.empty(5,3)print(x)'1.2创建⼀个5x3的随机初始化的Tensor范围(0,1)'x=torch.rand

奥利奥好吃呀·2022-12-24 15:18

使用tensor与自动求导编写并训练一个线性回归器

__version__)#生成训练数据x=torch.rand(30,2)*10-5 w0=torch.tensor([2,-1],dtype=torch.float32)b0=torch.tensor

触手可温·2022-12-24 09:21

avg = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) 和 torch.mean

importtorchimporttorch.nnasnna=torch.rand(2,3,4,4)nn.AdaptiveAvgPool2d(1),就是将各4*4的矩阵变成1*1.torch.mean：

清风拂杨柳#·2022-12-21 20:56

Pytorch模型转Tensorflow

/weights/crowdhuman_yolov5m.pt")img=torch.rand((1,3,640,640))torch.onnx.export(model,img,".

一步一步HH·2022-12-21 08:40

Pytorch基础代码

1.创建tensor的方法importtorchx=torch.empty(5,3)#创建未初始化的矩阵x=torch.rand(5,3)#创建随机初始化矩阵x=torch.zeros(5,3,dtype

通信大将·2022-12-21 07:36

torch中的替换操作

目录1.1通过比较操作得到布尔矩阵1.2布尔矩阵作为索引1.3布尔矩阵的强转1.通过比较替换1.1通过比较操作得到布尔矩阵a=torch.rand((5,6),dtype=torch.float32)print

午夜零时·2022-12-21 02:46

PyTorch：常见错误 inplace operation

inplace操作是PyTorch里面一个比较常见的错误，有的时候会比较好发现，例如下面的代码：importtorchw=torch.rand(4,requires_grad=True)w+=1loss

强劲九·2022-12-20 10:59

BatchNormalization-归一化实现

也就是对于维度为[n,c,h,w]的input来说，其对应的BN的λ参数的维度是[1,c,1,1]importtorchimporttorch.nnasnninput=torch.rand(4,3,5,5

冬日and暖阳·2022-12-20 09:46

Python的torch.einsum计算方法

涉及以下内容简述爱因斯坦求和约定（einsum）简洁优雅，定义元素间的乘法与加法计算规则实现向量内积，向量外积，矩阵乘法，转置和张量收缩等张量操作例如a=torch.rand(3,4)b=torch.rand

昊大侠·2022-12-19 10:19

torch.einsum函数笔记(爱因斯坦求和约定)

爱因斯坦求和约定爱因斯坦求和约定是可以将许多矩阵运算(向量内积、矩阵装置、高维矩阵乘法)简化的一套规则；利用这个函数，可以很方便地实现一些复杂的操作，同时使得代码紧凑；#矩阵乘法a=torch.rand

CV科研随想录·2022-12-19 10:19

【PyTorch Tutorial学习笔记】PyTorch官方教学（二）

PreliminaryTensor用法tensor初始化及属性rand_tensor=torch.rand(2,3)ones_tensor=torch.ones(2,3)zeros_tensor=torch.zeros

feiba54·2022-12-19 00:04

PCA 降维后对数据画图sklearn pca

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.decompositionimportPCAimporttorchdata=torch.rand((5,1024))labels

勺子子子·2022-12-17 19:47

Batch Norm和Layer Norm的区别

BatchNormx=torch.rand(5,3,5,5)#batchsize=5RGB图像x1=x.permute(1,0,2,3).reshape(3,-1)#对(N,H,W)计算均值方差mean

我的辉·2022-12-17 14:59

pytorch学习笔记（一）——基本操作，自动求导机制

基本操作#基本使用方法x=torch.empty(5,3)#创建一个矩阵，很小的数，类似0print(x)#使用pytorch框架，必须将所有数据类型都转化成tensor格式，它是最小的一个计算单元x=torch.rand

九磅十五便士°·2022-12-17 08:18

torch.nn.Linear()函数

用例：importtorchx=torch.rand

LifeBackwards·2022-12-16 23:35

pytorch中张量切片

a=torch.rand(4,3,5)1.a[:2]取第一维度的前两维print(a)print(a[:2].size())print(a[:2])2.a[:2,:1]（写法等同于a[:2,:1,:]）

xiaoyue_666·2022-12-16 10:31

tensor中切片与索引

索引与切片#创建一个tensora=torch.rand(4,3,28,28)#可以将其理解为4张图片3个维度（RGB）图片大小为28x28a[0].shape#取第0张图片#out：torch.Size

码啥码·2022-12-15 18:38

tensor 切片操作（用tensor去切片）

tensorsusedasindicesmustbelong,byteorbooltensors）importtorchimportnumpyasnpy=np.array([1,3])a=torch.tensor(y,dtype=torch.long)x=torch.rand

weixin_50764885·2022-12-15 18:01

Pytorch学习笔记 --基本使用方法

torch的基本使用方法一、创建矩阵\张量1、创建一个m*n*c的空矩阵：x=torch.empty(m,n,c)2、创建一个m*n*c的随机数值矩阵：x=torch.rand(m,n,c)3、创建一个

NewSuNess·2022-12-15 15:30

pytorch学习笔记-2

selectbysteps高级索引-选取具体索引号-selectbyspecificindex高级索引-掩码选取-selectbymaskpytorch-张量的索引与切片直接索引-indexing>>>a=torch.rand

kittyyyyyyy·2022-12-15 15:19

.scatter_函数

>>>x=torch.rand(2,5)>>>xtensor([[0.6132,0.8931,0.7345,0.6793,0.6606],[0.0630,0.1785,0.7312,0.6456,0.6307

让我安静会·2022-12-15 12:56

更新tensor指定位置的值 pytorch scatter_add_和scatter_

官网上给出了一个例子：>>>x=torch.rand(2,5)>>>xtensor([[0.7404,0.0427,0.6480,0.3806,

Hallywood·2022-12-15 12:17

torch使用gpu样例

importtorch#张量：不初始化（都是0）print("构造张量：不初始化")x=torch.empty((5,3))print(x)#随机初始化print("构造张量：随机初始化")x=torch.rand

沐阳zz·2022-12-14 23:23

K近邻算法（KNN）和最远点采样（FPS）实现--python+pytorch

下面是个完整示例，代码复制即可运行importtorchimporttime#生成点集defcoordinate_gen(n):"""生成n个三位点returntensordim:n*3"""xyz=torch.rand

Tony·2022-12-14 18:13

tensor.reshape、transpose、flip、unbind、rot90的变形操作

reshapetransposeimporttorcha=torch.rand(2,3)print('a\n',a)#变形out=torch.reshape(a,(3,2))print('out\n',

jjw_zyfx·2022-12-14 16:26

Pytorch—tensor相关运算

一、检查是否是tensor对象torch.is_tensor(x)二、构造一行两列的随机数y=torch.rand(1,2)三、张量有几个元素torch.numel(y)四、创建全0的tensorz=torch.zeros

獜洛橙·2022-12-14 10:39

Pytorch 张量列表转换为张量 List of Tensor to Tensor 使用 torch.stack()

a=b=c=torch.rand([4,5])list_of_tensor=[a,b,c]print(list_of_tensor)输出：[tensor([[2.1911e-01,4.8939e-01,5.1264e

Haulyn5·2022-12-14 00:34

anaconda报错ModuleNotFoundError: No module named ‘torch‘

获取安装指令粘到conda的环境中执行即可安装，但是出现一个问题，condalist查看能看到版本信息在控制界面直接输入一下命令进行测试，也是可以的importtorchimporttorchvisiona=torch.rand

禾烟雨·2022-12-13 13:04

python：flatten()参数详解

比如我们随机定义一个维度为（2，3，4）的数据aimporttorcha=torch.rand(2

Echo_0522·2022-12-12 16:17

pytorch -- expand 和 expand_as

1.expand(size)示例：x=torch.rand(1,2,3)print(x)print("x.shape:",x.shape)y=x.expand(2,2,3)print(y)print("

orangerfun·2022-12-12 11:50

【深度学习】torch.argmax()函数讲解 | pytorch

一、两个维度的张量使用torch.argmax()函数我们直接先举一个例子吧，我们随机生成一个2X3的张量：importtorchx=torch.rand(2,3)print(x)y0=torch.argmax

今天一定要洛必达·2022-12-12 08:49

Pytorch 入门 ----学习笔记

大部分时候，张量是三维及三维以上的多维变量张量的创建可以通过如下命令：torch.rand()构造一个随机初始化矩阵torch.zeros()构造一个全为零的矩阵torch.tensor()直接使用数

tiantizzz·2022-12-11 18:16

PyTorch - 线性回归

文章目录普通实现准备数据反向传播构建模型实现实例化模型、损失函数、优化器训练数据评估模型普通实现准备数据importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt#1、准备数据#y=2*x+0.8x=torch.rand

伊织code·2022-12-11 15:46

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