torch.rand

NNDL实验五 前馈神经网络（1）二分类任务

代码实现如下：、importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltX=torch.rand([2,5])#2个特征数为5的样本w=torch.rand
HBU_Hbdwhb·2022-12-11 01:44

3-16Pytorch与随机抽样

importtorchtorch.manual_seed(1)mean=torch.rand(1,2)std=torch.rand(1,2)print(torch.normal(mean,std))tensor
白色蜻蜓蜓·2022-12-09 04:54

torch.manual_seed 随机抽样

importtorch#如果定义了随机种子，即有下边这一行代码，#则每次执行的结果是一样的，如果注释了，则每次结果都不一样torch.manual_seed(1)mean=torch.rand(1,2)
jjw_zyfx·2022-12-09 04:42

pytorch 随机抽样

情形1（按行随机排列）importtorcha=torch.rand(3,5)print(a)a=a[torch.randperm(a.size()[0])]print(a)情形2(按列排列）a=a[:
qq_45759229·2022-12-09 04:05

随机数种子

设置随机数种子torch.cuda.manual_seed_all()：为所有的GPU设置随机数种子random.seed()：为random模块的随机数种子说明torch.manual_seed()一般和torch.rand
木槿qwer·2022-12-09 02:02

P3 PyTorch 维度变换

contiguousPermute例子一view作用：重新调整Tensor的形状，通过shape，或size属性可以看出来1.1普通的用法importtorch deftest():     img=torch.rand
明朝百晓生·2022-12-08 07:48

pytorch官方教程笔记--01基本概念与自动微分

ndarrays，好处是可以使用GPU进行计算构造矩阵的不同方式:from__future__importprint_functionimporttorchx=torch.empty(5,3)print(x)x=torch.rand
MapleTx·2022-12-07 13:16

关于神经网络训练网络和参数的保存和提取

importtorchimportmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed(1)#reproducible#fakedatax=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)y=x.pow(2)+0.2*torch.rand
cookie·2022-12-07 12:48

Tensor索引操作

记录下tensor的索引操作吧一般地，如果a是一个tensor，则a[i:j,m:n]是取tensora的i到j-1行和m到n-1列（行号和列号都从0开始）下面是一些例子a=torch.rand(3,3
artemis Anna·2022-12-07 10:54

pytorch 学习笔记——索引与切片

索引In[130]:a=torch.rand(4,3,28,28)In[131]:a[0].shape0ut[131]:torch.Size([3,28,28])In[138]:a[0,0].shape0ut
Env1sage·2022-12-07 10:23

Pytorch01—Tensors相关函数—Numpy和Tensor的转化—实现简单的神经网络

Python的科学计算库，它有以下特点:类似于NumPy，但是它可以使用GPU可以用它定义深度学习模型，可以灵活地进行深度学习模型的训练和使用2.基本函数torch.empty—返回一个未初始化数据的张量.torch.rand
丢丢diu丢·2022-12-06 22:56

python开方运算符_Pytorch Tensor基本数学运算详解

1.加法运算示例代码：importtorch#这两个Tensor加减乘除会对b自动进行Broadcastinga=torch.rand(3,4)b=torch.rand(4)c1=a+bc2=torch.add
weixin_39805998·2022-12-05 18:21

pytorch编译错误: inverse: LAPACK library not found in compilation的解决办法

pytorch编译错误:编译中找不到LAPACK库的解决办法RuntimeError:inverse:LAPACKlibrarynotfoundincompilation复现该问题：importtorchA=torch.rand
龙晨天·2022-12-05 10:18

pytorch—张量

1.1创建张量importtorchx=torch.rand(4,3)x#用torch.zeros创建零矩阵，torch.zero_()将非零矩阵转化为零矩阵。
长空。·2022-12-04 13:55

【pyTorch基础】softmax

importtorchfromtorchimportnn#自定义数据集#确定随机数种子torch.manual_seed(7)#产生7张2*2的图片x=torch.rand((7,2,2))#标签为0，
Running派～·2022-12-03 11:20

Pytorch学习笔记（2）一元线性回归、计算图示例

lesson3一元线性回归模型提前说明一下可能有疑问的函数：torch.rand(20,1)#返回一个形状为(20,1)的，从0-1的均匀分布中抽取的一组随机数torch.randn(20,1)#返回一个形状为
小帅吖·2022-12-03 04:24

【无标题】

就不考究numpy之类的怎么做了，只是提供了个思路importtorcha=torch.rand(3,3)print(a)tensor([[0.4595,0.6957,0.1732],[0.6339,0.2360,0.3972
Immortal_Sin·2022-12-02 10:22

pytorch框架学习笔记

torch.nn）损失函数及优化策略训练tensor声明importtorch#全新创建x=torch.empty(5,3)print("初始化一个（5,3）的tensor:{}".format(x))x1=torch.rand
ZRX_GIS·2022-12-02 05:34

Pytorch自用基础知识笔记

GPUimporttorchimportnumpyasnpdevice="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"1、张量的创建，格式和运算z1=torch.empty(1)x2=torch.rand
工科狗Niko·2022-12-01 08:58

pytorch 基础学习--自用笔记（一）

导入必要的库importtorchimportnumpyasnptorch基本处理单元#返回的数组大小5x4的矩阵torch.Tensor(5,4)#返回的数组大小是5x4的矩阵，初始化是0~1的均匀分布torch.rand
宇航员WXH·2022-12-01 08:25

Pytorch之Tensor基本操作

（1）创建tensor#创建未初始化的张量x1=torch.Tensor(3,2)#创建随机的张量x2=torch.rand(3,2)#创建全为1的张量x3=torch.ones(3,2)#创建全为0的张量
你这个代码我看不懂.·2022-12-01 00:46

torch.unsqueeze与torch.squeeze

unsqueeze扩充数据维度，在从0开始的指定位置上增加一维（维度为1）x=torch.rand(2,3)y=torch.unsqueeze(x,1)y=torch.unsqueeze(y,0)print
长命百岁️·2022-11-30 13:29

【深度学习】torch.squeeze()移除维度函数 | torch.unsqueeze()增加某一维度函数 | pytorch

（只挤掉维度为1的维度）例子如下：importtorchA=torch.rand(1,3,224,224)
今天一定要洛必达·2022-11-30 13:18

pytorch张量维度的扩增、压缩、广播

具体见下面代码：importtorcha=torch.rand(3,4)#随机生成一个3*4的张量pri
CrystalheartLi·2022-11-30 07:57

pytorch中张量的运算

1.单个张量的函数运算t=torch.rand(2,2)#产生一个3x3的张量print(t)print(t.sqrt())#张量的平方根，张量内部方法print(torch.sqrt(t))#张量的平方根
饕餮&化骨龙·2022-11-30 06:20

pytorch张量运算基础

pytorch张量运算基础（1）随机创建秩为2的张量：>>>torch.rand(2,2)tensor([[0.1380,0.6323],[0.1372,0.3706]])（2）由列表创建张量，改变张量中的一个值
ajiujiujiu·2022-11-30 06:18

pytorch torchvision.ops.roi_align 示例

importtorchvisionimporttorchinput_=torch.rand(3,128,24,96)#[b,c,h,w]bbox=[[0,0.1,0.15,0.4,0.6],[0,0.1,0.15,0.4,0.6
无左无右·2022-11-30 03:36

torch.nn.Embedding理解

#输入的batch为2，每个batch有4个索引input=torch.tensor([[1,2,4,5],[4,3,2,9]])#字典中包含的词有10个，每个3维embedding_matrix=torch.rand
weich37·2022-11-30 00:59

PyTorch官方教程中文版：PYTORCH之60MIN入门教程代码学习

Pytorch入门importtorch"""构建非初始化的矩阵"""x=torch.empty(5,3)#print(x)"""构建随机初始化矩阵"""x=torch.rand(5,3)"""构造一个矩阵全为
瞳瞳瞳呀·2022-11-29 17:28

pytorch 中 [..., 0] 的理解

问题描述：[…，0]的使用[…,0]==[:,:,0]，三个点号…等于x个冒号:，0表示取第1轴上的所有数据importtorcha=torch.rand((6,13,12,8))#共有8轴数据b=a[
奶茶不加冰·2022-11-28 11:37

动手深度学习Pytorch版学习笔记（一）——Tensor张量

这边作为学习笔记的记录当做自我监督环境的搭建这边就不记录了实验室以及自己的笔记本配置的是GPU版本的不过笔记本不用的还是CPU版本为主1.创建#导入importtorch同numpy创建Ndarray基本一致x1=torch.tensor([[3,3,3],[4,4,4]])x2=torch.rand
JStana·2022-11-27 20:00

torch.Linear(input_size,output_size, bia = True/Flase)

.引入importtorchimporttorch.nnasnn2.一个线性层mod=nn.Linear(5,3,bias=True)#input是5output是33.大小为5的随机tensorx=torch.rand
bankai8261·2022-11-27 17:51

Pytorch反向传播梯度始终为None

原因可能在将需要求梯度的tensor放置在cuda上时出错，如importtorchdevice=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')x=torch.rand
洛臣心·2022-11-27 14:46

for循环遍历张量

虽然简单，但是很实用1、应用场景1目标检测中遍历bbox：importtorchinput=torch.rand(4,4)foryininput:print(y)输出结果：2、应用场景2遍历input中的每一张图片
蛊惑one·2022-11-27 00:40

tensor之维度转换

维度转换改变维度viewview可以改变维度，合并拆分都可#创建tensor变量a=torch.rand(4,1,28,28)#4张图，1灰度图片，图片大小28*28a.shape#torch.Size
码啥码·2022-11-26 19:25

PyTorch学习笔记（一）

importtorchif__name__=="__main__":#构造一个5x3矩阵,不初始化x=torch.empty(5,3)print(x)#构造一个随机初始化的矩阵:x=torch.rand
DevinDong123·2022-11-26 19:19

深度学习——参数管理（笔记）

单隐藏层的多层感知机importtorchfromtorchimportnn#单隐藏层的多层感知机net=nn.Sequential(nn.Linear(4,8),nn.ReLU(),nn.Linear(8,1))X=torch.rand
jbkjhji·2022-11-26 17:40

C++利用opencv调用pytorch训练好的分类模型

pytorch保存模型importtorch.onnxd=torch.rand(1,3,224,224,dtype=torch.float,device='cuda')m=model_fto=model_ft
Ring__Rain·2022-11-26 11:44

PyTorch学习笔记一：Tensors张量

二、张量的简单使用1.生成特定形状的随机张量函数：torch.rand()实例：2.生成某特定张量函数：torch.tensor()实例：3.修改张量中某一元素的值张量名[第一维序号][第二维序号]..
Limulの小白笔记·2022-11-25 23:57

pytorch学习笔记4-张量操作

1.概览张量的合并张量的运算张量的数值计算张量的范数张量的高阶操作2.张量的合并#cata1=torch.rand(4,3,32,32)a2=torch.rand(5,3,32,32)torch.cat
倾夏而醒·2022-11-25 23:54

pytorch学习笔记

1.张量a=torch.randn(2,3)a=torch.rand(2,3,28,28)torch.rand_like(a)torch.randint(1,10,[3,3])torch.normal(
ST_xtt·2022-11-25 23:53

torch学习 -- pytorch问题大全

pytorchresnet专题resnet18BasicBlock和Bottleneck的区别三、add_module()四、torch.nn.functional实现插值和上采样五、torch.randn和torch.rand
浅度学习的ryan·2022-11-25 15:35

【PyTorch】获取Tensor大小，size与shape的区别

方法importtorcha=torch.rand(size=(3,224,224))#shape是Tensor的一个属性print(a.shape)#torch.Size([3,224,224])#size
算法与编程之美·2022-11-25 05:47

pytorch-softmax

小例程importtorchimporttorch.nn.functionalasFinput=torch.rand(5,3,
鱼险胜·2022-11-24 21:21

F.softmax(） dim = 0和dim =1

softmax函数是归一化指数函数>>>importtorch>>>importtorch.nn.functionalasF>>>logits=torch.rand(2,2)>>>pred=F.softmax
zx897157658·2022-11-24 21:21

torch.nn.functional的F.softmax()用法

importtorchimporttorch.nn.functionalasFx=torch.rand(1,3,2)#1个3x2大小的矩阵y=torch.rand(1,2,4)#1个2x4大小的矩阵z=
Guapifang·2022-11-24 21:51

pytorch两种返回分类最大值的方法

正文src=torch.rand(3,10,512)print(src.shape)lin=nn.Linear(512,521)out=lin(src)print(out.shape)pred=out.argmax
delt_delta·2022-11-24 19:41

pytorch

pytorch一、1.张量（Tensors)from__future__importprint_functionimporttorch##x=torch.Tensor(5,3)y=torch.rand(
txjoe·2022-11-24 15:46

pytorch 代码记录1

datawhale代码运行torch类型importtorchx1=torch.rand(4,3)print(x1)x2=torch.zeros(4,3,dtype=torch.long)print(x2
惟琛·2022-11-24 15:00

pytorch-unsqueeze用法

tensor.unsqueeze为tenor添加维度a=torch.rand((1,3,5),dtype=torch.float32)print("ashapeis",a.size())b=a.unsqueeze
冬日and暖阳·2022-11-24 09:13
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