从网上获取数据我们讨论过访问单个文件，如RSS订阅、搜索引擎的结果。1、有的时候，还需要大量的WEB文本。最简单的方法是获得出版的网页文本的文集。在 http://www.sigwac.org.uk/ 维护的有一个资源列表。2、使用网络爬虫。从字处理器文件获取数据例11-1. 将MicrosoftWord创建的HTML转换成CSVdeflexical_data(html_file): SEP='_
转载
2024-06-13 18:35:38
23阅读
本文主要讲tensor的裁剪、索引、降维和增维目录9.1、首先看torch.squeeze()函数：示例9.1：（基本的使用） 小技巧1：如何看维数示例9.2：（指定降多少维）小技巧2：如何理解如size([2,1,2,1,2])等等张量的形状示例9.3：（不可降维的张量）9.2、torch.unsqueeze()函数9.3、torch.view()函数和torch.resize_()函
转载
2023-12-18 21:30:21
442阅读
PyTorch入门——张量&神经网络张量直接创建依据数值创建依据概率分布创建张量张量的操作神经网络随机梯度下降算法（SGD）缺点引入动量进行改进Nesterov动量改进PyTorch优化器损失函数防止过拟合 张量直接创建torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False)data
转载
2024-10-31 11:11:30
11阅读
# PyTorch中的张量维度大小获取
在深度学习中，Tensor（张量）是最基本的数据结构，其作用如同数据的容器。其中，张量的维度（即轴数）和每个维度的大小（即元素的个数）在处理数据时至关重要。Python中有一个流行的深度学习框架——PyTorch，它提供了丰富的API来操作张量。在这篇文章中，我们将探讨如何使用PyTorch来获取张量某一维度的大小，并通过代码示例和关系图帮助大家更好地理解
Camera先看一下最终的json格式：[
{
"id": 0,
"img_name": "00001",
"width": 1959,
"height": 1090,
"position":
[-3.0089893469241797, -0.11086489695181866, -3.7527640949141428],
"rotation": [
# PyTorch中单一维度复制的实现指南
在深度学习中，我们经常需要对数据进行各种转换与操作，其中单一维度的复制是一个常见需求。在PyTorch中，通过一些简单的操作，我们可以很容易地实现这一点。本文将详细讲解如何在PyTorch中实现单一维度的复制，分步引导你完成这个过程。
## 实现流程
为了更清晰地理解整个过程，以下是涉及的步骤列表：
| 步骤 | 描述
STEP0一、安装anaconde3 出现(base)则为安装成功二、配置显卡 1、创建一个虚拟环境：pytorch是环境名 conda create -n pytorch pythnotallow=3.6 2、激活这个环境 conda activate pytorch 3、看看pytorch中有哪些工具包 pip list 4、安装 安装torch：输入生成的指令即可 安装其他的： 例如在con
转载
2024-10-05 07:45:21
235阅读
numpy数组也就是ndarray，它的本质是一个对象，那么一定具有一些对象描述的属性，同时，它还有元素，其元素也有一些属性。本节主要介绍ndarray以及其元素的属性和属性的操作。1. ndarray的属性ndarray有两个属性：维度（ndim）和每个维度的大小shape（也就是每个维度元素的个数）import numpy as np
a = np.arange(24)
a.shape=(2
转载
2023-08-04 20:14:50
436阅读
# PyTorch只对某一维度操作的深入解析
PyTorch作为深度学习的热门框架，被广泛应用于各个领域。在实际应用中，我们常常需要对张量的某一维度进行特定的操作。本文将探讨PyTorch如何对特定维度进行操作，并通过代码示例进行说明。
## 张量基础
在介绍如何在PyTorch中对某一维度进行操作之前，首先要理解张量的概念。张量是一个多维数组，可以是0维（标量）、1维（向量）、2维（矩阵）
在使用PyTorch进行深度学习建模时，去除0维度（即单一元素维度）是一项常见的操作。这一过程在处理多维数组（如张量）时，尤其是在数据增强和预处理阶段，能够显著提高模型训练的效果。然而，对于初学者或在高维数据处理方面经验不足的开发者来说，理解如何去除0维度可能会造成疑惑。
背景定位
在数据预处理阶段，常常需要对张量进行维度调整，以适应特定的输入要求。假设我们在处理图像数据时，某些操作（如`u
Pytorch总结十六之优化算法：图像增广训练模型、微调（迁移学习）实现热狗识别1.图像增广在（深度卷积神经⽹络）⾥我们提到过，⼤规模数据集是成功应⽤深度神经⽹络的前提。图像增⼴（image augmentation）技术通过对训练图像做⼀系列随机改变，来产⽣相似但⼜不同的训练样本，从⽽扩⼤训练数据集的规模。图像增⼴的另⼀种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从⽽提⾼模型的泛化能
转载
2023-12-15 14:57:10
124阅读
浅谈Pytorch中的Variable的使用方法Variable的基本概念Variable的自动求导PyTorch中Variable的使用方法获取Variable里面的数据完整教学实例 Variable的基本概念autograd.Variable 是包的核心类。它包装了张量，并且支持几乎所有的操作。一旦你完成了你的计算， 就可以调用 .backward() 方法 来自动计算所有的梯度。你还可以通
转载
2023-10-19 10:43:23
91阅读
PyTorch中文文档：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/1.torch.div()
1.div_(value)：div()的in-place运算形式
2.torch.div(input, value, out=None)
1.将input逐元素除以标量值value，并返回结果到输出张量out。 即 out=tensor/value
转载
2023-12-18 19:10:07
186阅读
# 深入理解PyTorch中的张量维度操作：减小一维
在深度学习和数据科学中，PyTorch作为一个强大的开源深度学习框架，提供了丰富的功能来操作张量（tensor）。在很多情况下，我们可能需要对张量进行维度操作，而减小一维是非常常见且重要的一项操作。本文将通过代码示例来解释如何在PyTorch中实现张量的减小一维操作。
## 什么是张量？
张量是PyTorch中的基本数据结构，可以看作是一
在之前的两篇文章中分别介绍了如何用pytorch搭建简单神经网络用于回归与分类 HUST小菜鸡：Pytorch搭建简单神经网络（一）——回归zhuanlan.zhihu.com
HUST小菜鸡：Pytorch搭建简单神经网络（二）——分类zhuanlan.zhihu.com 但是如何快速搭建一个简单的神经网络而不是定义一个类再去调用，以及我们定义了
# 如何在Python中升一维度
在数据处理和分析中，将数组或列表升维是一个常见需求。Python提供了多种方法来实现这一点，比如使用NumPy库。接下来，我将为你展示如何在Python中升一维度，并且详细解释每一步该如何操作。
## 流程概述
为了将一个一维数组升为二维数组，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 操作 | 代码示例
文章目录随机数种子和生成器状态seedmanual_seedinitial_seedget_rng_stateset_rng_statepytorch 内置的随机数生成器bernoulli (伯努利分布)multinomial （多项分布）normal （正态分布）Poisson （泊松分布）rand （区间[0,1)上的均匀分布）rand_like （区间[0,1)上的均匀分布、输出张量大小同
转载
2023-08-22 08:39:22
284阅读
Tensorimport torch
x = torch.Tensor(3, 4)
a = torch.ones(2, 3)tensor.size()返回torch.Size对象，它是tuple的子类，但其使用方式与tuple略有区别。tensor.shape等价于tensor.size()需要注意的是，t.Tensor(*sizes)创建时，系统不会马上分配空间，只会计算剩余的内存是否足够使用，
转载
2023-09-27 08:44:13
71阅读
pytorch下采样上采样维度无法对齐的问题问题如上，比方说有如下一段pytorch网络
原创
2023-06-09 14:04:40
447阅读
# 项目方案：Python中的维度表示
## 引言
在数据科学和机器学习领域，数据的维度表示至关重要。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种方式来处理一维、二维和三维数据。在本项目中，我们将展示如何使用Python表示不同维度的数据，并通过具体的代码示例进行说明。
## 一维数据表示
一维数据可以视为一个数组，可以用Python的列表或NumPy库的数组表示。以下是一个使用列表表示
