torch.rand 第8页

pytorch基本操作与基本流程

=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)#xdata(tensor),shape=(100,1)y=x.pow(2)+x.pow(5)+0.2*torch.rand

风雨潇潇一书生·2020-08-29 11:15

Record of the Task 1: First step to DL

初始化生成均匀分布torch.rand(*sizes,out=None)→Tensor包含了从区间[0,1)的均匀分布中抽取的一组随机数。

datawhale-leafy·2020-08-25 09:35

F.softmax(）的用法

F.softmax(）的用法>>>importtorch>>>importtorch.nn.functionalasF>>>logits=torch.rand(2,2)>>>pred=F.softmax

NDHuaErFeiFei·2020-08-25 02:47

python+pytorch+安装

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariablefromtorchvizimportmake_dotfromtorchvisionimportmodelsdummy_input=Variable(torch.rand

日月火山·2020-08-25 01:11

pytorch关于随机种子的问题

a=torch.rand([1,5])b=torch.rand([1,5])print(a

小妖精Fsky·2020-08-22 14:42

pytorch--tensor.copy_()

tensor.copy_(src)将src中的元素复制到tensor中并返回这个tensor;两个tensor应该有相同shape例子：x=torch.tensor([[1,2],[3,4],[5,6]])y=torch.rand

orangerfun·2020-08-22 13:57

pytorch --- tensor.permute()和torch.transpose()

tensor.permute(dim1,dim2,dim3,…)permute可以对任意高维矩阵进行转置.但只有tensor.permute()这个调用方式x=torch.rand(2,3,4)print

orangerfun·2020-08-22 13:57

pytorch一元二次函数拟合机器学习

importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltx=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)#xdata(tensor),shape=(100,1)y=x.pow(2)+0.2*torch.rand

balabalahoo·2020-08-21 19:49

54 卷积层

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFlayer=nn.Conv2d(1,3,kernel_size=3,stride=1,padding=0)#1:inputchannel3:kernalnumberx=torch.rand

张杰Phantom·2020-08-21 14:28

PyTorch实战（1）：矩阵运算

常见的矩阵运算：基于pytorch和numpy实现importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnX=torch.rand(4,2,3)linear=nn.Linear

pur.joy·2020-08-21 12:09

WHAT IS PYTORCH?（pytorch官网60分钟闪电战第一节）

NumPyBridge将Torch张量转换为NumPy数组，反之亦然四、CUDA张量一、张量Tensors#构造一个未初始化的5x3矩阵x=torch.empty(5,3)#构造一个随机初始化的矩阵x=torch.rand

博克gogogo·2020-08-19 15:56

Python（numpy、torch）中函数简单解释

torch.rand(2,3)：rand产生0~1均匀分布的随机数（输入是shape）。np.random.rand(a,b,c,...)：效果和torch.ran

yimingen·2020-08-19 06:34

Pytorch-数学运算

dividematmulpowsqrt/rsqrtround基础运算可以使用+-*/推荐也可以使用torch.add,mul,sub,div123456789101112131415161718In[3]:a=torch.rand

weixin_30641465·2020-08-19 04:05

pytorch1.0神经网络保存、提取、加载

importmatplotlib.pyplotasplt#假数据x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)#xdata(tensor),shape=(100,1)y=x.pow(2)+0.2*torch.rand

weixin_30344795·2020-08-19 04:08

torch.randn和torch.rand有什么区别

torch.rand和torch.randn有什么区别？y=torch.rand(5,3)y=torch.randn(5,3)一个均匀分布，一个是标准正态分布。

wangzaistoneRightNow·2020-08-19 04:48

pytorch如何保存和提取已经训练好的神经网络？

reproducible#假数据x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)#xdata(tensor),shape=(100,1)y=x.pow(2)+0.2*torch.rand

_missTu_·2020-08-19 04:20

pytorch中的torch.rand(),torch.randn(),torch.randerm()的关系

1.torch.rand()torch.rand(*sizes,out=None)→Tensor返回一个张量，包含了从区间[0,1)的均匀分布中抽取的一组随机数，形状由可变参数sizes定义。

努力努力努力努力·2020-08-19 03:20

pytorch近似运算

()只取小数部分如何查看梯度的模w.grad.norm(2)梯度的二范数，可以用于观测梯度是否爆炸（一般都比较小，10左右，100都算比较大了）梯度裁剪时，会用到，gradientclippinga=torch.rand

ydy2511000·2020-08-19 00:10

pytorch:nn.BatchNormal

这里用的是batchnormal1dimporttorchfromtorchimportnnx=torch.rand([2,3,16])#2张照片，3个通道，每个通道16个pixelbatch_normal

缦旋律·2020-08-19 00:12

Pytorch：torch.rand()、torch.randn()

torch.rand和torch.randn有什么区别？一个均匀分布，一个是标准正态分布。1均匀分布：torch.rand()返回一个张量，包含了从区间[0,1)的均匀分布中抽取的一组随机数。

宁静致远*·2020-08-19 00:09

深度学习与PyTorch笔记9

tensor基本运算add/minus/multiply/divide加torch.add减torch.sub乘torch.mul除torch.divimporttorcha=torch.rand(3,4

niuniu990·2020-08-19 00:53

在pytorch中保存和加载神经网络

reproduciblefakedatax=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)#xdata(tensor),shape=(100,1)y=x.pow(2)+0.2*torch.rand

东方佑·2020-08-19 00:37

torch和numpy使用之间的区别

今天在实验的时候踩了坑，这里记录一下importnumpyasnpimporttorcha=torch.rand(3,3)print("***torch****{}".format(a))ee=a.max

Codewithyunun·2020-08-18 12:16

Pytorch 维度拼接与维度拆分

示例代码：importtorcha=torch.rand(4,32,8)b=torch.rand(5,32,8)#在第一个维度进行拼接print(torch.cat([a,b],dim=0).shape

洪流之源·2020-08-18 12:02

pytorch入门（一）：regression回归

效果图：介绍逐句代码讲解一、生成样本数据x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-3,3,1000),dim=1)y=x.sin()+0.2*torch.rand(x.size

niewzh·2020-08-17 20:02

torch.rand()、torch.randn()、torch.randint()、torch.randperm()用法

torch.rand和torch.randn有什么区别？一个均匀分布，一个是标准正态分布。

徕胖·2020-08-16 19:13

pyTorch.randn()、rand()、cat()、pow()、scatter_()、.squeeze() 、.unsqueeze()、gather()

文章目录torch.randn()torch.rand()torch.cat()torch.pow().item().scatter_().squeeze().unsqueeze().gather()torch.randn

祈求早日上岸·2020-08-16 11:12

pytorch常用语法

张量操作数据预处理网络构建可视化1张量操作1.1张量创建x=torch.empty(5,3,dtype=torch.uint8)x=torch.ones(5,3,dtype=torch.float64)x=torch.rand

Monky丶D·2020-08-16 09:55

pytorch 基本运算函数

生成随机数：torch.rand()torch.randn()tensor乘法：torch.mm(tensor1,tensor2)返回tensor最大值，前K个最大值：value,index=torch.max

-wxrui-·2020-08-16 07:22

Netron可视化PyTroch模型

二、可视化步骤2.1将PyTorch模型转为ONNX模型importtorchfromFeatherNetimportFeatherNetBmodel=FeatherNetB()d=torch.rand

confusingbird·2020-08-16 06:29

pytorch 张量tensor，图片，CPU，GPU，数组等的转换

1,创建pytorch的Tensor张量：torch.rand((3,224,224))#创建随机值的三维张量，大小为（3,224,224）torch.Tensor([3,2])#创建张量，[3,2]2

小星星*·2020-08-16 04:31

pytorch入门教程笔记

构造tensor：x=torch.rand(5,3)#5行3列的随机矩阵x=

正则化·2020-08-16 03:03

torch7

torch.maxtensor元素读取torch.max格式：torch.max(input,dim,keepdim=False,out=None)->(Tensor,LongTensor)th>a=torch.rand

lenry_zi·2020-08-16 02:31

Python中x +=1和x = x + 1的区别

x=torch.rand((5,3))print(x)#改变形状y=x.view(15)z=x.view(-1,5)#-1所指的维度可以根据其他维度的值推出来print(x)print(y)print(

江小北·2020-08-15 21:11

pytorch模型格式转换

torch.load(opt.pretrain+modelname)model.load_state_dict(ckpt['state_dict'],strict=False)model.eval()example=torch.rand

岁月神偷小拳拳·2020-08-14 20:28

操作数组问题

a=torch.rand(2,2,3,4)a[a>0.5]=1###a>0.5a[a0.5]=1###a>0.5c[c<=0.5]=0b[c.byte()]这里的b和c是一样的维度

_Gus_·2020-08-14 16:08

Pytorch softmax激活函数

importtorchfromtorch.nnimportfunctionalasFy=torch.rand(3,requires_gra

洪流之源·2020-08-13 20:56

问题小记--第1篇: pytorch中随机初始化种子

从下面的实例可以看出,随机初始化种子相当于固定了随机初始化的顺序,保证每次随机初始化的数据都是相同的.importtorchseed=10torch.manual_seed(seed)#设置随机初始化种子1a=torch.rand

w风的季节·2020-08-13 17:07

Pytorch—模型参数与自定义网络层

首先，我们来定义一个简单的网络结构：net=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Linear(3,1))X=torch.rand(2,4)

隔壁的NLP小哥·2020-08-13 14:08

模型参数的访问、初始化和共享

__version__)net=nn.Sequential(nn.Linear(4,3),nn.ReLU(),nn.Linear(3,1))#构造模型print(net)#构造输入数据X=torch.rand

孔夫子的高压锅·2020-08-13 14:26

PyTorch入门实战教程笔记（五）：基础张量操作2

PyTorch入门实战教程笔记（五）：基础张量操作2包括：索引与切片和维度变换索引和切片：使用函数torch.rand()来创建一个数据，比如a=torch.rand(4,3,28,28),即为Batchsize

Star·端木·2020-08-13 12:53

pytorch查看网络结构

想在终端将我们自己的网络结构保存为pdf文件，就用下面这种方法：importtorchfromtorchvision.modelsimportAlexNetfromtorchvizimportmake_dotx=torch.rand

陈麒任·2020-08-13 11:13

【深度学习】模型参数的访问、初始化和共享（pyTorch）

：#1访问模型参数forname,paraminnet.named_parameters():forparaminnet.parameters():self.weight1=nn.Parameter(torch.rand

一颗苹果OAOA·2020-08-13 10:48

【深度学习】Pytorch学习笔记（二）

搭建神经网络进行回归：importtorchimportimageioimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotaspltx=torch.sort(5*torch.rand

Legolas~·2020-08-13 10:27

pytorch初始化创建tensor（均匀采样、正态分布采样等）

文章目录均匀采样full的使用正态分布采样arange/rangelinspace/logspaceOnes/zeros/eyerandperm均匀采样torch.rand()在[0,1]中均匀采样torch.rand_like

room_τ·2020-08-12 12:47

PyTorch——学习笔记

1.基础知识torch.Tensor(a,b)#分配了a*b矩阵，只分配空间，未初始化torch.rand(a,b)#使用[0,1]均匀分布随机初始化二维数组torch.Size()#查看其形状torch

长吟永叹·2020-08-12 12:14

第2章

对Tensor的操作```pythonimporttorch#加法操作y=torch.rand(5,3)print(y)x=torch.rand(5,3)print(x+y)print(torch.add

Kevin在成长·2020-08-11 04:57

【python pytorch】Pytorch 基础知识

importnumpyasnpnp.set_printoptions(suppress=True)importtorch#构造一个4*5的矩阵z=torch.Tensor(4,5)print(z)#两个矩阵进行加法操作y=torch.rand

开心果汁·2020-08-10 02:46

莫烦教程pytorch基础

**********生成随机数的方法总结***********均匀分布torch.rand(*sizes,out=None)→Tensor返回一个张量，包含了从区间[0,1)的均匀分布中抽取的一组随机数

孙盼的博客·2020-08-09 11:21

torch.rand() 和 torch.randn() 有什么区别？

-整数序列，定义了输出张量的形状out(Tensor,optinal)-结果张量torch.rand(*sizes,out=None)rand是随机生成服从均匀分布的数据，返回值为张量。

我对算法一无所知·2020-08-08 16:10

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