使用tensorboard显示图像出现问题。
原创
2023-01-17 02:21:38
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在使用tensorboard writer.add_image时writer
原创
2023-06-14 21:32:38
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# 使用 PyTorch 实现 Tensor 从二维转换为一维
在深度学习和机器学习中，处理数据的形状是非常重要的，尤其是在使用 PyTorch 这种深度学习框架时。今天，我们就来看看如何将一个二维的 Tensor 转换为一维的 Tensor。以下是整个流程的概述。
## 流程概述
下面是将二维 Tensor 转换为一维 Tensor 的步骤：
```mermaid
flowchart T
pytorch: Tensor 常用操作 torch.tensor是一个包含多个同类数据类型数据的多维矩阵。常用参数dtype: tessor的数据类型，总共有八种数据类型。其中默认的类型是torch.FloatTensor,而且这种类型的别名也可以写作torch.Tensor。 Data typedtypeCPU tensorGPU tensor32-bit floating pointtor
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2024-08-20 13:33:29
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最近在跑chatglm2的sft的时候出现了下面的错误，我的运行方式是bf16, deepspeed zero3，因为担心fp16会有很多的nan.
原创
2023-10-04 05:08:50
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文章目录tensor.gathertensor.gather从原tensor中获取指定dim和指定index的数据：主要参数为index和tensorindex：index的ndims等于原tensor的ndims，index的shape等
原创
2022-12-02 16:47:18
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深度学习初探/02-Pytorch知识/01-Tensor张量数据类型一、Tensor的基本概念1、python数据类型与PyTorch数据类型的对比 Tensor中，size表示维度，决定了该数据的数据类型（如int型变量3，其dimension = 0；若要表示二维数组，则dimension = 2）2、PyTorch中String类型的表示与处理PyTorch本身不支持string，如果要处
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2024-05-30 09:04:01
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我想做什么我有一个大小为8.5 GB的大文本文件,其中包含一个单词格式的300万行,后跟300个数字,如下所示：字0.056646 -0.0256464 0.05246(依此类推)单词后面的300个数字形成一个代表单词的向量.我有三个单词,我必须找到最接近第四个单词的向量,使用类比模型(我使用加法,乘法和方向).另外,它看起来像这样：假设你有单词vector a,b和c,那么我会做c – a b.
x.to(device)model.to(device)报错信息错误的代码修改后的代码
原创
2024-09-18 15:34:28
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1、其中其使用input_shape=(12,)，这个指的是输入一维的数据，其例子如下：# as first layer in a Sequential model
model = Sequential()
model.add(Reshape((3, 4), input_shape=(12,)))
# now: model.output_shape == (None, 3, 4)
# note:
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2024-03-19 20:32:57
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相关文章:Mat data的排列样式 || 深度学习矩阵排列注意事项
1. cv mat的排列形式
这个可以参考上面的文章。
2. mat->tensor
mat的矩阵样式为:h,w,c。tensor的矩阵样式为:c,h,w。在pytorch中可以用ToTensor()函数实现。这里给出c++的参考代码：
void cvImageToTensor(const cv::Mat &
原创
2021-09-06 17:35:31
1861阅读
模型定义的地方，修改forword方法。问题的关键，提示是隐藏层在cpu。x ,y 都转成cuda,rnn的话 修改h0即可，model也转成cuda。
原创
2024-09-24 14:25:17
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使用数组的reshape方法，可以创建一个改变了尺寸的新数组，原数组的shape保持不变； >>> a = np.array([1, 2, 3, 4]);b = np.array((5, 6, 7, 8));c = np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]])
>>> b
array([5,
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2023-07-02 17:04:24
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a.reshape(m,n)表示将原有数组a转化为一个m行n列的新数组，a自身不变。m与n的乘积等于数组中的元素总数reshape(m,n)中参数m或n其中一个可写为"-1"，"-1"的作用在于计算机根据原数组中的元素总数自动计算行或列的值。a = np.array(range(10), float)
aarray([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])
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2023-06-21 15:28:34
234阅读
1. N维数组① 机器学习用的最多的是N维数组，N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。 2. 创建数组① 创建数组需要：形状、数据类型、元素值。 3. 访问元素① 可以根据切片，或者间隔步长访问元素。② [::3,::2]是每隔3行、2列访问 4. 张量数据操作4.1 导入torch库① 虽然库为PyTorch库，但应该导入torch，而不是pytorch。im
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2024-01-11 20:11:44
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我在是在多线程中出现了这
原创
2022-08-11 10:25:56
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# Python中的reshape([])方法详解
在Python中，NumPy是一个常用的科学计算库，提供了丰富的数组操作功能。其中一个常用的函数是reshape()，用于改变数组的形状。本文将介绍reshape([])的用法和示例，并提供详细的解释。
## reshape([])方法概述
reshape([])是NumPy中的一个函数，用于改变数组的形状。它可以将一个数组调整为指定的形状
原创
2023-08-31 12:41:45
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在深度学习实践中，`PyTorch` 是一个备受欢迎的框架，提供了丰富的功能来处理张量以及深度学习模型的构建。在处理数据时，`reshape` 操作非常常见，尤其是在准备数据以供训练和推理时。本文将深入探讨如何解决 PyTorch 中的 `reshape` 问题，并提供一系列的指导和示例。
### 协议背景
在深度学习中，张量的形状（shape）经常需要改变，以适应特定的模型结构或者数据输入要
"""
Numpy 数组操作
修改数组形状
函数 描述
reshape 不改变数据的条件下修改形状
flat 数组元素迭代器
flatten 返回一份数组拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始数组
ravel 返回展开数组
"""
import numpy as np
'''
numpy.resh
在前面的文章《OpenCV中feature2D学习——SURF和SIFT算子实现特征点检测》中讲了利用SIFT和SURF算子进行特征点检测，这里尝试使用FAST算子来进行特征点检测。 FAST的全名是：Features from Accelerated Segment Test，主要特点值计算速度快，比已知的其他特征点检测算法要快很多倍，可用于计算机视觉应用
