大家都知道，图片的分辨率越高，图片就越清晰，相应的图片文件大小也就越大。如果在编辑文稿的时候，使用太多这些高分辨率的图片，文稿的体积也会变得很大。这样子不仅打开文稿会比较耗时，传输文稿的时候，也不太方便。所以我们可以适当压缩一下图片，来化解前面的种种难题。那要如何在电脑上压缩图片呢？别着急，下面我为大家分享了三种压缩的办法。办法一：借助迅捷图片转换器压缩图片别看它的名字是图片转换，它除了可以实现几
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2024-04-29 21:36:37
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索引操作与Numpy非常类似，主要包含下标索引、表达式索引、使用torch.where()与Tensor.clamp()的选择性索引变形操作是指改变Tensor维度，以适应在深度学习的计算中，数据维度经常变换的需求，是一种十分重要的操作。在PyTorch中主要有4类不同的变形方法，如下图：view()和reshape()函数 view()、resize()和reshape()函数可以在不改变Ten
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2023-08-26 17:58:49
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## Pytorch如何对tensor进行随机旋转
在深度学习中，数据增强是一个重要的技术，可以帮助提高模型的鲁棒性和泛化能力。其中，对图像数据进行旋转是一种常见的数据增强方式。本文将介绍如何使用Pytorch对tensor进行随机旋转，以解决一个具体的问题。
### 问题描述
假设我们有一组手写数字的图像数据，但是这些图像并不是都是正立的，而是存在一定程度的旋转。我们需要对这些图像进行随机
原创
2024-07-12 06:07:08
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在上一篇文章中，我们介绍了机器学习问题的构成元素，pytorch中的基本概念：张量，变量，nn.Module,Tensor与机器学习的关系
今天我们来学习Tensor的创建。
首先导入torch的包1.1 创建张量1.1.1 在定义的时候，直接初始化创建一个2x2的矩阵，并打印结果和类型a = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(a)
print(a.t
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2024-04-06 11:17:09
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# PyTorch对Tensor进行排序的指南
在深度学习和数据分析中，Tensor是常用的数据结构之一。PyTorch作为一个广泛使用的深度学习框架，提供了多种方式来操作Tensor。本文将侧重于如何对Tensor进行排序。我们将详细探讨Tensor排序的基本概念、实际代码示例，以及在PyTorch中如何实现这一过程。
## 一、什么是Tensor？
Tensor是一个多维数组，可以看作是
原创
2024-09-15 03:59:25
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# 使用PyTorch对输入图像Tensor进行缩放
在深度学习的应用中，图像预处理是必不可少的一步。在进行模型训练之前，我们经常需要对图像进行缩放，以统一输入数据的尺寸。PyTorch作为深度学习框架，在图像处理方面提供了许多便利的功能。本文将探讨如何使用PyTorch对输入图像Tensor进行缩放，并解决一个实际问题。我们将通过示例进行演示，并介绍相关的流程和结果分析。
## 1. 问题背
本章主要针对pytorch0.4.0英文文档的前两节,顺序可能有些不一样：torchtorch.Tensor张量 TensorsData typeCPU tensorGPU tensortype32-bit floating pointtorch.FloatTensortorch.cuda.FloatTensortorch.float3264-bit floating pointtorch.Dou
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2024-05-07 11:12:16
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以下的reserve和resize区别不限于vector，也适用于string等。 reserve是容器预留空间，但并不真正创建元素对象，在创建对象之前，不能引用容器内的元素，因此当加入新的元素时，需要用push_back()/insert()函数。 resize是改变容器的大小，并且创建对象，因此，调用这个函数之后，就可以引用容器内的对象了，因此当加入新的元素时，用operato
常用代码1.张量拼接‘’’ 注意torch.cat和torch.stack的区别在于torch.cat沿着给定的维度拼接， 而torch.stack会新增一维。例如当参数是3个10x5的张量，torch.cat的结果是30x5的张量， 而torch.stack的结果是3x10x5的张量。 ‘’’tensor = torch.cat(list_of_tensors, dim=0)
tensor =
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2024-09-11 10:22:56
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有时对表做分割可以提高性能。表分割有两种方式：
1水平分割：根据一列或多列数据的值把数据行放到两个独立的表中。
水平分割通常在下面的情况下使用。
•表很大，分割后可以降低在查询时需要读的数据和索引的页数，同时也降低了索引的层数，提高查询速度。
•表中的数据本来就有独立性，例如表中分别记录各个地区的数据或不同时期的数据，特别是有些数据常用，而另外一些数据不常用。
•
Tensor的基本使用1.基本概念标量：就是一个数，是0维的，只有大小，没有方向向量：是1*n的一列数，是1维的，有大小，也有方向张量：是n*n的一堆数，是2维的，n个向量合并而成2.a.size(),a.shape(),a.numel(),a.dim()的区别a.size()：输出a的某一维度中元素的个数，若未指定维度，则计算所有元素的个数a.shape()：输出a数组各维度的长度信息,返回是元
《图解NCHW与NHWC数据格式》中从逻辑表达和物理存储角度用图的方式讲述了NHWC与NCHW两种数据格式，数据shape是可以改变的，本文介绍TensorFlow里Tensor的Shape概念，并用图示和程序阐述了reshape运算。 一、TensorFlow中Tensor的ShapeTensorFlow中的数据都是由Tensor来表示，Shape相关有下列一些概念：Rank：维数Di
CNN的Pytorch实现(LeNet) 上次写了一篇CNN的详解，可是累坏了老僧我。写完后拿给朋友看，朋友说你这Pytorch的实现方式对于新人来讲会很不友好，然后反问我说里面所有的细节你都明白了吗。我想想，的确如此。那个源码是我当时《动手学pytorch》的时候整理的，里面有很多包装过的函数，对于新入门的人来讲，的确是个大问题。于是，痛定思痛的我决定重新写Pytorch实现这一部分，理论部分
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2024-09-25 11:07:25
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# 使用 PyTorch 对图像 Tensor 进行翻转的完整指南
在深度学习和计算机视觉的领域，图像预处理是至关重要的一步。翻转图像是其中一种常用的数据增强技术，可以帮助模型学习到更多的特征。本文将逐步教会你如何在 PyTorch 中对图像 Tensor 进行翻转。
## 1. 整体流程
要对图像 Tensor 进行翻转，我们通常可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 操作
工具篇pytorch类似于numpy中的数组ndarray,pytorch也有自己的数组张量(tensor) 二者相似但不相同创建一个内容为0~11的张量:1.在一个tensor中可以使用的方法:shape() 返回tensor形状2.numel() number of element,返回元素个数(返回值为一个int类型)3.reshape() 改变张量形状4.sum() 对tens
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2024-04-03 14:25:43
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一 改进点Mask RCNN的网络结构如图所示，可以看到其结构与Faster RCNN非常类似，但有3点主要区别:在基础网络中采用了较为优秀的ResNet-FPN结构，多层特征图有利于多尺度物体及小物体的检测。提出了RoI Align方法来替代Rol Pooling，原因是Rol Pooling的取整做法损失了一些精度，而这对于分割任务来说较为致命。得到感兴趣区域的特征后，在原来分类与
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2024-02-20 13:24:19
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ensor的数据结构如下图所示。tensor分为头信息区(Tensor)和存储区(Storage)，信息区主要保存着tensor的形状（size）、步长（stride）、数据类型（type）等信息，而真正的数据则保存成连续数组。由于数据动辄成千上万，因此信息区元素占用内存较少，主要内存占用则取决于tensor中元素的数目，也即存储区的大小。 一般来说一个tensor有着与之相对应的storage,
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2024-04-03 15:11:30
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# Python对3D图像进行resize的实现流程
## 介绍
在本文中，我将向你展示如何使用Python对3D图像进行resize。这是一个常见的任务，有时候我们需要改变图像的大小以适应不同的应用场景。在这个例子中，我将使用Python的图像处理库`scikit-image`来完成这个任务。
## 实现步骤
下面是对整个过程的概述，我们将按照这个步骤来实现我们的目标。
| 步骤 | 描述
原创
2023-12-22 07:42:58
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在深度学习框架中，PyTorch 以其灵活性和动态计算图的特性而受到广泛欢迎。在处理 Tensor 数据时，排序操作是一个非常常见且关键的任务。在这篇文章中，我们将探讨如何在 PyTorch 中对 Tensor 进行排序并提取相应的索引。
### 背景定位
PyTorch 作为一个开放源代码的机器学习库，自其发布以来，已有多次重要更新。随着深度学习的迅速发展，需求不断推动 PyTorch 迭代
张量范数：torch.norm(input, p=2) → float返回输入张量 input 的 p 范数举个例子：>>> import torch
>>> a = torch.full([8], 1)
>>> b = a.view(2, 4)
>>> c = a.view(2, 2, 2)
>>> a.n
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2024-09-04 17:24:48
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