torch.rand

Pytorch框架学习路径(三：线性回归)

个变量之间关系的方法线性回归求解步骤代码实现importtorchimportmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed(10)lr=0.05#学习率20191015修改#创建训练数据x=torch.rand
☞源仔·2022-05-30 07:34

Pytorch基础函数（一）生成随机张量——rand()与randn()

一、rand()函数torch.rand(*size,out=None)输出一个形状为size的均匀分布Tensor。
AD稳稳·2022-05-24 07:28

yolov5 tensorboard 可视化查看

将最下面有关Tensorboard的注释打开：#Createmodelmodel=Model(opt.cfg).to(device)model.train()#Profileifopt.profile:img=torch.rand
悄悄地努力·2022-05-18 16:03

PyTorch学习笔记4—— 深度学习计算

importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU(),nn.Linear(256,10))X=torch.rand
Moon_Boy_Li·2022-05-10 07:21

PyTorch深度学习入门 || 系列（一）

：torch.Tensor()2.1.2快速创建方法：torch.zeros()2.1.3快速创建方法：torch.eyes()2.1.4快速创建方法：torch.ones()2.1.5快速创建方法：torch.rand
研究生不迟到·2022-05-08 07:05

最简单的机器学习模型搭建——线性回归（基于Pytorch和Python 3.7）

构建数据集这里使用的是torch.rand()函数构建数据集创建一个y=3x+0.8y=3x+0.8y=3x+0.8的线性函数因为这里的数据量太大，我们选择使用Dataloader将数据集逐步传入进行训练
python学不透了·2022-04-21 07:38

【快速理解张量】通过torch.rand和举例通俗解释张量tensor

问题描述：深度学习的核心就是卷积，而卷积的核心那就是张量。那么如何理解张量（tensor）就成了深度学习路途中不可缺少的一步，讲真的，刚学习深度学习那会儿张量实在是困惑了自己很长一段时间，而这篇文章根据自己学习深度学习的历程给出了一个清晰通俗的解释，相比于官方教材给出了更容易让初学者更能理解的逻辑举例。如果你的张量理解程度还停留在只能想象出三维的张量维度的话，相信这篇文章一定能让你彻底理解各种维度
Neo很努力·2022-04-14 07:20

解决pytorch报错ImportError: numpy.core.multiarray failed to import

命令安装了一下：condainstallpytorchtorchvisioncudatoolkit=10.2-cpytorch然后按照官网的方法测试是否安装成功，能不能正常使用：importtorchx=torch.rand
Xavier Jiezou·2022-04-10 08:29

Pytorch入门（一）基础操作

练习链接：https://github.com/zergtant/pytorch-handbook生成数据：importtorchx=torch.rand(5,3)#rand随机生成0-1之间的数print
onion___·2022-04-08 08:31

torch.randn torch.rand区别

torch.randn和torch.rand区别参考链接：https://blog.csdn.net/wangwangstone/article/details/89815661排序的结果还真不一样:#
AI视觉网奇·2022-04-01 07:55

pytorch --- tensor.squeeze(dim)和unsqueeze(dim)

tensor.squeeze(dim)作用:如果dim指定的维度的值为1，则将该维度删除，若指定的维度值不为1，则返回原来的tensor例子：x=torch.rand(2,1,3)print(x)print
orangerfun·2022-03-10 07:19

Python Pytorch深度学习之Tensors张量

conda，发现conda就是yyds，爱啦~一、Tensor（张量）importtorch#构造一个5*3的空矩阵x=torch.FloatTensor(5,3)print(x)#构造随机初始化矩阵x=torch.rand
·2021-10-28 10:48

PyTorch入门

常见张量如下：标量（0维张量）向量（1维张量）矩阵（2维张量)3维张量切片张量4维张量5维张量GPU张量标量（0维张量）x=torch.rand(10)x.size()注：标量的类型通常是FloatTensor
frighting_ing·2021-10-13 16:24

PyTorch一小时掌握之基本操作篇

目录创建数据torch.empty()torch.zeros()torch.ones()torch.tensor()torch.rand()数学运算torch.add()torch.sub()torch.matmul
·2021-09-08 11:33

pytorch 基本操作（四）——进阶

importtorchjudge=torch.rand(2,2)judge'''tensor([[0.1112,0.5292],[0.1838,0.5912]])'''a=torch.zeros(2,2
WuRobb·2021-07-30 17:38

pytorch 基本操作（二）——拆分、合并

a=torch.rand(4,32,8)b=torch
WuRobb·2021-07-30 11:00

pytorch学习笔记(1)—基本类型、运算和简单模型

创建一个5行3列的随机初始化张量矩阵为：x=torch.Tensor(5,3)创建5行3列的[0,1]均匀分布的张量矩阵x=torch.rand(5,3)创建
cuiyr123·2021-06-25 04:44

pytorch中的squeeze函数、cat函数使用

行、例：>>>torch.rand(4,1,3)(0,.,.)=0.53910.85230.9260(1,.,.)=0.25070.95120.6578(2,.,.)=0.73020.35310.9442
·2021-05-20 14:31

【Pytorch基础】torch基础介绍与简单卷积神经网络建模

fromfutureimportprint_functionimporttorchx=torch.Tensor(5,3)#创造未初始化矩阵x=torch.rand(5,3)#创造随机5*3矩阵print
柳誉鸣·2021-05-06 21:23

用pytorch实现神经网络线性回归

importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorchimportnn,optimfromtimeimportperf_counterx=torch.unsqueeze(torch.linspace(-3,3,10000),dim=1)y=x+1.2*torch.rand
qq_41568035·2021-04-30 16:24

pytorch动态神经网络(拟合)实现

=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)#产生（-1,1）的100个点横坐标,dim表示维度，表示在这里增加第二维y=x.pow(2)+0.2*torch.rand
·2021-04-28 12:54

pytorch作业(第1周第2节)

根据后面torch.rand(20,1)给的提示，这里就按
Lucky_Ape·2021-02-23 00:37

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
·2021-02-06 09:12

当Pytorch遇上tqdm

__init__()self.dataset=torch.rand(20,10,1,200,200)def__geti
想把代码写成诗·2021-01-31 22:02

pytorch笔记24-33数据进阶操作

文章目录合并与分割数据的运算数据的属性统计进阶操作合并与分割cat合并操作a=torch.rand(4,32,8)b=torch.rand(5,32,8)torch.cat([a,b],dim=0).shape
caoqh·2021-01-28 14:16

pytorch tensor查找0_Pytorch Tensor的索引与切片例子

示例代码：importtorcha=torch.rand(4,3,28,28)print(a[0].shape)#取到第一个维度print(a[0,0].shape)#取到二个维度print(a[1,2,2,4
weixin_39793319·2021-01-17 18:07

pytorch学习笔记-张量(Tensor)操作

导入包:importtorch创建Tensortorch.empty(5,3)#创建一个5*3的张量，并不进行初始化torch.rand
qq_41399333·2021-01-09 11:18

pytorch之线性回归模型

importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed(10)lr=0.1#创建训练数据x=torch.rand(
朱朱呀·2020-12-23 16:11

pytorch对tensor的一些基本操作(二)

Tensor张量importtorch1.torch.stack():对tensors沿指定维度拼接，但返回的Tensor会多一维a=torch.rand(2,3)b=torch.randn(2,3)d
mario517·2020-12-22 22:11

Pytorch基础知识

1.基础知识1.张量1.初始化torch.rand(col,row)#使用(0~1)均匀分布随机初始化二维数组torch.ones(col,row)#填充1初始化torch.zero(col,row)#
windfly17·2020-12-13 17:27

关于pytorch中张量（Tensor）a.shape的全面解读

设a=torch.rand(5,3,32,32)可简单理解为是5张每张3个通道的尺寸32*32的图片。后续都是根据a来展开讨论的。##即取前三张图片，每张3通道尺寸是32*32图片。
深度学习强化学习爱好者·2020-11-21 14:56

第二章 tensor和梯度计算

一、数据操作tensor(1)创建torch.tensor([888,444])#直接创建值为[888,444]的张量torch.empty(2,4)#2x4的空张量torch.rand(2,4)#随机初始化
Kallymi·2020-11-14 00:47

win10使用pip安装pytorch,在pycharm中import torch失败的解决方法

conda装的，我使用pip在官网上已经装好了，cmd窗口下可以正常导入，使用官网的测试案例也可以正常运行from__future__importprint_functionimporttorchx=torch.rand
-cocolor-·2020-10-08 22:15

pytorch中创建tensor的几种方法

指定维度的初始化#生成2行3列的数据a=torch.empty(2,3)b=torch.FloatTensor(2,3)c=torch.IntTensor(2,3)4.随机初始化#采样自0~1均匀分布a=torch.rand
风尘仆·2020-09-23 21:37

PyTorch

基础方法运算importtorch#从数据构建张量x=torch.tensor([5.5,3])print(x)#创建未初始化张量x=torch.empty(5,3)print(x)#创建随机初始化张量x=torch.rand
amVVZ·2020-09-17 04:01

pytorch下的unsqueeze和squeeze用法

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
York1996·2020-09-16 06:15

Pytorch使用manual_seed（设置随机数生成种子）

设置随机种子，保证每一次生成的随机数都是一样的importtorchtorch.manual_seed(2)#为CPU设置种子用于生成随机数，以使得结果是确定的print(torch.rand(2))ifargs.cuda
JY丫丫·2020-09-16 06:31

torch.manual_seed的意义

importtorchtorch.manual_seed(2)print(torch.rand(2))运行这段代码会发现，每次得到的随机数是固定的。
zh515858237·2020-09-16 00:22

pytorch 保存模型为onnx

#Anexampleinputyouwouldnormallyprovidetoyourmodel'sforward()methodx=torch.rand(1,3,512,720).float().cuda
冰菓(笑)·2020-09-15 22:33

PyTorch 索引与切片

indexing#从第0维往后排a=torch.rand(4,3,28,28)print(a[0].shape)print(a[0,0].shape)print(a[0,0,0].shape)print
取次花丛懒回顾_半缘修道半缘君·2020-09-15 22:50

PyTorch 维度变换

a=torch.rand(4,1,28,28)print(a.shape)b=a.view(4,28*28)print(b)print(b.shape)b=a.view(4*28,28)print(b.shape
取次花丛懒回顾_半缘修道半缘君·2020-09-15 22:50

PyTorch基础之Tensor(张量)

__version__#查看cuda是否可用torch.cuda.is_available()#创建张量x=torch.empty(5,3)#空矩阵，未初始化x=torch.rand(5,3)#随机初始化矩阵
Demon_X丶·2020-09-15 02:34

Pytorch-张量相加的四种方法 / .item()用法

这里举例说明：x=torch.rand(5,3)y=torch.rand(5,3)#第一种print(x+y)#第二种print(torch.add(x,y))#第三种result=torch.empty
于小勇·2020-09-14 23:12

pytorch学习笔记（一）

fromfutureimportprint_function#必须放在程序开头importtorchx=torch.empty(5,3)#创建未初始化矩阵print(x)x=torch.rand(5,3
欧巴沙琪玛·2020-09-14 23:56

pytorch基础知识

提供构建动态计算图的框架pytorch的优点：使用了多GPU的强大加速能力，自定义数据加载器和极简的预处理过程一.TensorTensor是pytorch的基本对象，意思是张量importtorch#算术运算x=torch.rand
正嚴·2020-09-14 16:36

pytorch维度变换

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>importtorchimportnumpyasnp#维度变换1:view容易造成数据存储方式丢失.a=torch.rand(4,1,28,28)print
weixin_33813128·2020-09-14 12:57

1 pytorch60分钟入门教程

1Tensorsfrom__future__importprint_functionimporttorchx=torch.Tensor(5,3)#构造一个未初始化的5*3的矩阵x=torch.rand(
HxShine·2020-09-14 12:21

Pytorch中的view()函数

是用来的tensor（张量）形式的数据进行围堵重构的，直接用程序来说明用法生成测试数据importtorchtorch.manual_seed(0)#用来控制内部的随机机制使每次得到的随机数一样tt=torch.rand
BBJG_001·2020-09-14 00:23

pytorch学习（更新ing）

ExpectedobjectofscalartypeLongbutgotscalartypeFloatforargument#2'target'#举例说明importtorchimporttorch.nn.functionalasFm=torch.rand
大丁锅·2020-09-11 21:50

Pytorch生成随机数Tensor的方法汇总

在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法，比如：torch.rand()torch.randn()torch.normal()torch.linespace()均匀分布torch.rand
·2020-09-09 09:50
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