torch.rand

深度学习笔记（4）——维度操作（2）展平、·拼接、拆分

下面进行一个实验看一下，这个函数的具体用法x=torch.rand(2,3,4)x
江清月近人。·2022-11-24 07:41

torch中manual_seed的作用

通过代码说明一下:importtorchrandom_seed=123torch.manual_seed(random_seed)print(torch.rand(1))#随机生成[0,1)的数
风筝大晒·2022-11-23 20:42

【随机数种子】torch.manual_seed()用法

torch.manual_seed()一般和torch.rand()、torch.randn()等函数搭配使用。通过指定seed值，可以令每次生成的随机数相同。
Dawn_1999·2022-11-23 20:12

pytorch 随机数种子

通过代码说明一下:importtorchrandom_seed=123torch.manual_seed(random_seed)print(torch.rand(1))#随机生成[0,1)的数
modelTSS·2022-11-23 20:40

pytorch学习笔记（五）——Tensor索引

Tensor索引dim0开始索引a=torch.rand(4,3,28,28)a[0].shape#第0张图片torch.Size([3,28,28])a[0,0].shape#取第0张图片的第0个通道
weixin_46753186·2022-11-23 20:27

【Python学习笔记】tensor基础

Tensor#torchlearningx1=torch.empty(4,6,dtype=torch.float16)#未被初始化x2=torch.randn(3,5)#正太分布，均值0，方差1x3=torch.rand
修炼清爽·2022-11-23 19:57

tensor 增加维度_tensor 维度变换

operationview/reshapesqueeze/unsqueezetranspose/t/permuteexpand/repeat1.view/reshapeimporttorcha=torch.rand
策策的荣耀百科·2022-11-23 15:40

多分类问题计算准确率

importtorchfromtorch.nnimportfunctionalasFlogits=torch.rand(10,10)pred=F.softmax(logits,dim=1)pred_label
leetteel·2022-11-23 06:27

Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu

device=torch.device('cuda')torch.rand(8,1).to(device)原因在于torch函数生成的tensor需要转到GPU上
La belle360·2022-11-23 06:18

PyTorch中Tensor的复制tensor.repeat()和repeat_interleave()区别

具体实例：（主要通过对第一维度来说明函数）importtorcha=torch.rand([3,2])#对第一维度print(a.repeat_interleave(2,dim=0))#复
Kevinllli·2022-11-23 03:43

Pytorch快速入门手册

一、张量生成（1）生成空的5*3的张量：torch.empty(5,3)（2）生成0-1分布的5*3的张量：torch.rand(5,3)（3）生成一个全零的5*3的张量：torch.zeros(5,3
benben044·2022-11-22 18:53

自动求导机制-代码实现

#print(x)x=torch.rand(1)w=torch.rand(1,requires_grad=True)b=torch.rand(1,requires_grad=True)y=w*x
土豆娃potato·2022-11-22 16:03

nn.CrossEntropyLoss详解

nn.CrossEntropyLoss是pytorch下的交叉熵损失，用于分类任务使用下面我们看看它具体是怎么实现的先创建一下数据importtorch.nnasnnimporttorchx=torch.rand
Lucinda6·2022-11-22 14:38

pytorch中torch.mul() 和 torch.mm() 的区别

torch.mm(a,b)是矩阵a和b矩阵相乘importtorcha=torch.rand(1,2)b=torch.rand(1,2)c=torch.rand(2,3)print(torch.mul(
奔跑的小仙女·2022-11-22 05:49

pytorch 离线保存加载模型 torch.jit

1.保存模型注意：torch.jit保存模型，需要注意的是模型的forward方法不应该有判断语句，因为torch.jit不能识别判断语句，如果有请将其以其他形式进行替换；1）.x=torch.rand
oyjwin·2022-11-22 02:52

tensor如何实现转置_PyTorch中张量(tensor)的维度变换

1.view/reshape：形状改变，数据不变Example:In[1]:x=torch.rand(4,1,28,28)In[2]:x.size()Out[2]:torch.Size([4,1,28,28
戴O泡·2022-11-21 23:56

【PyTorch教程】02-如何获取张量的形状维度、数据类型和所在设备

返回张量的形状(即维度)torch.Tensor.dtype返回张量的数据类型torch.Tensor.device返回张量运行所在的设备(GPU或CPU)举个栗子：importtorchtensor=torch.rand
自牧君·2022-11-21 23:21

【pytorch】一个函数帮你找到合适的 batch_size

参考：原文链接函数定义importtimedefproc_time(b_sz,model,n_iter=10):#模型输入部分x=torch.rand(b_sz,16,11).cuda()#<-----
x66ccff·2022-11-21 02:45

ptorch.cat理解

torch.cat将两个张量进行拼接主要是对dim取值的一个理解a=torch.rand(2,3)b=torch.rand(1,3)c=torch.cat((a,b),dim=0)当张量为二维的时候，dim
秃头选拔赛形象大使·2022-11-21 01:52

PyTorch深度学习框架（一）

pytorch安装步骤pip3installtorchtorchvisiontorchaudiopytorch基本使用方法#创建一个矩阵x=torch.empty(5,3)print(x)#来个随机数y=torch.rand
飞天小福蝶·2022-11-20 14:12

onnxruntime模型部署流程

deftorch2onnx(model,save_path):""":parammodel::paramsave_path:XXX/XXX.onnx:return:"""model.eval()data=torch.rand
街道口扛把子·2022-11-19 20:10

43期《深入浅出Pytorch》课程 - Task01:PyTorch的安装和基础知识+前置知识打卡

2.1张量(Tensor)①创建tensorimporttorchx=torch.rand(
Bessie_Lee·2022-11-19 20:31

pytorch深度学习入门—tensor张量的裁剪

也可以有效处理梯度爆炸与梯度消失torch中可以利用clamp进行梯度裁剪A.clamp（a,b）表示将A中的元素裁剪到只剩在a—b范围内，原来小于a的元素将赋值为a，大于b的元素将赋值为b测试代码：importtorcha=torch.rand
坤Hi·2022-11-19 12:38

pytorch中的tensor实现数据降维以及通道数转换

首先导入torch包，利用torch.narrow()函数实现数据通道数转换，具体实例见下图利用torch.rand(5,6)随机生成一个5X6的二维矩阵，利用torch.narrow(x,dim,start
机械不深度学习·2022-11-19 08:41

gcan pytorch实现_pytorch深度学习60分钟闪电战

Tensors#Constructa5x3matrix,uninitialized:x=torch.empty(5,3)#Constructarandomlyinitializedmatrix:x=torch.rand
weixin_39731916·2022-11-19 08:29

深度学习笔记 —— PyTorch 神经网络基础

模型构造'''#nn.Sequential定义了一种特殊的Modulenet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU(),nn.Linear(256,10))X=torch.rand
Whisper_yl·2022-11-19 07:08

Tensor和Numpy互相转换

API例子1tensor转为numpyps:gpu下的tensor不能直接转numpy，需要先转到cputensor后再转为numpy.cpu().numpy()1.1tensor.numpy()x=torch.rand
sugaronlyme·2022-11-19 06:54

Chapter3 Pytorch与机器学习有关函数（一）

3.1Tensor中统计学有关的函数3.1.1平均值、总和、累积1.测试结果1importtorcha=torch.rand(2,2)print(a)print(torch.mean(a,))print
Courage2022·2022-11-18 23:54

Pytorch深度学习—tensor的随机抽样函数与分布函数

importtorchtorch.manual_seed(1)mean=torch.rand(1,2)std=torch.rand(1,2)print(torch.normal(mean,std))
坤Hi·2022-11-18 23:54

3-17Pytorch与线性代数运算

二范数：欧氏距离核范数：低秩问题的求解计算机技术中有一种特点，图像有一种区域性，反应到数据上就是有相关性范数作用：定义loss,参数约束importtorcha=torch.rand(1,1)b=torch.rand
白色蜻蜓蜓·2022-11-16 18:23

tensor.dist、norm 范数运算

次方核范数：矩阵的奇异值（在参考参考别的资料）通过dist来计算向量与向量之间的距离度量norm是针对一个向量或者一个矩阵去计算范数而dist是用来衡量两个向量或者矩阵之间的距离importtorcha=torch.rand
jjw_zyfx·2022-11-16 18:25

【学习笔记】Pytorch基础-搭建简易神经网络

（2）torch.IntTensor:用于生成整型的Tensor（3）torch.rand：用于生成浮点型且维度指定的随机Tensor，满足0-1的均匀分布（4）torch.randn：满足
云烟成雨_sky·2022-11-12 17:11

Pytorch笔记

构建tensor类型的矩阵#1创建一个空的矩阵x=torch.empty(5,3)#2创建一个全零的矩阵x=torch.zeros(5,3.dtype=torch.long)#3创建一个随机值矩阵x=torch.rand
勇敢牛牛@·2022-11-09 15:20

解决：torch\lib\caffe2_nvrtc.dll“ or one of its dependencies

nvrtc.dll"oroneofitsdependencies环境：系统：win10环境：conda22.9.0cudaversion:11.6问题分析：按pytorch官网提示命令来anaconda安装pytorch后，测试importtorchx=torch.rand
hi come·2022-11-04 11:06

Pytorch入门——基础知识及实现两层网络

Pytorch基础知识内容来源：B站视频——最好的PyTorch的入门与实战教程（16小时实战）importtorchimportnumpyasnptorch.empty(5,3)#创建未初始化的矩阵x1=torch.rand
TonyHsuM·2022-10-27 17:19

【torch】pytorch实现矩阵转置

如果出问题了，就去pytorch官网查API吧~【此篇终结t=torch.rand(3,4,5,6)t_t=torch.transpose(t,3,2)#想要哪两个维度置换后面的两个整数就是那两个维度最下面是之前咔咔咔的搞
TechForGood·2022-10-24 20:02

Linux深入浅出PyTorch（一）安装及基础知识

Anaconda3.安装结果检查Pytorch安装2.配置pytorch虚拟环境3.在PyCharm中配置PyTorch虚拟环境丰富的PyTorch学习资源张量1.张量介绍2.创建张量（1）随机初始化矩阵：使用torch.rand
坚持不懈的小白白·2022-10-17 12:02

pytorch生成随机数

PyTorch生成随机数的几种类型：torch.rand()均匀分布torch.randint(low,high)torch.randint_like()torch.randn()标准正态分布torch.randn_like
柏常青·2022-10-13 09:17

torch.argmax方法详解

1.当dim=0时importtorchx=torch.rand(2,3,2)print(x)torch.argmax(x,dim=0)当dim=0时，表示后两个维度进行比较，得到结果如下图：比较过程为
嗜饭·2022-10-04 07:08

NNDL 实验三 线性回归

defcreate_toy_data(func,interval,sample_num,noise=0.0,add_outlier=False,outlier_ratio=0.001):#均匀采样#使用torch.rand
笼子里的薛定谔·2022-09-22 07:13

Pytorch模型参数的访问、初始化和共享

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Linear(3,1))#此时Pytorch会进行默认初始化print(net)X=torch.rand
你回到了你的家·2022-09-21 11:12

Pytorch常用的4种随机数生成方法

Pytorch常用的4种随机数生成方法一、torch.rand()：构造均匀分布张量的方法二、torch.randn()：构造标准正态分布张量的方法三、torch.randint()：构造区间分布张量的方法四
嵌入式技术·2022-09-15 13:05

Pytorch-handbook 基本知识-张量

torch.rand(x,y)x=torch.rand(2,3)--------------
小火箭丶·2022-09-14 07:07

numpy array / pytorch tensor 数据类型转换

tensora=numpy.array([1,2,3])t=torch.from_numpy(a)print(t)#tensor([1,2,3])3.tensorfloat转longimporttorcha=torch.rand
Enzo 想砸电脑·2022-09-12 12:43

关于pytorch相关部分矩阵变换函数的问题分析

importtorcha=torch.rand(8,256,256,3)#---
·2022-08-12 12:11

Pytorch学习笔记：（一）神经网络解决回归问题

importtorchx=torch.unsqueeze(torch.linspace(-5,5,100000),dim=1)y=x.pow(2)+2*torch.rand(x.size())test_x
Eric C.H.Xia·2022-08-11 07:10

Pytorch Tensor 维度的扩充和压缩

维度扩展x.unsqueeze(n)在n号位置添加一个维度例子：importtorchx=torch.rand(3,2)x1=x.unsqueeze(0)#在第一维的位置添加一个维度x2=x.unsqueeze
jacknie23·2022-07-14 21:00

torch.gather

https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.gather.html一个简单的例子：t=torch.rand(2,3)"""tensor([[0.8133,0.5586,0.7917
菌子甚毒·2022-07-02 20:44

Pytorch tensor的拼接与拆分

例如在0维度上合并df1和df2向量：在1维度上df1和df2向量：例子：成绩单的合并【班级1~4学生得分】【班级5~9学生得分】a=torch.rand(4,32,8)b=torch.rand(
程序之巅·2022-06-14 10:19

Pytorch入门实战---主讲：龙良曲

_version__)print(torch.cuda.is_available())#print('hello,world.')a=torch.randn(10000,1000)#a矩阵的行和列b=torch.rand
Jerryahu·2022-06-11 07:25
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