本文是基于TensorRT 5.0.2基础上，关于其内部的uff_custom_plugin例子的分析和介绍。 本例子展示如何使用cpp基于tensorrt python绑定和UFF解析器进行编写plugin。该例子实现一个clip层（以CUDA kernel实现），然后封装成一个tensorrt plugin，然后生成一个动态共享库，用户可以动态的在python中链接该库，将该plugin注册到
张量1、torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量，则返回True 创建张量1、torch.eyetorch.eye(n, m=None, out=None)
返回一个2维张量，对角线位置全1，其它位置全0
参数:
n (int ) – 行数
m (int, optional) – 列数
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2023-10-17 23:15:00
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# 如何实现“python tensor获取值对应的下标”
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何实现在Python中使用Tensor获取值对应的下标。这对于刚入行的小白来说可能会有些困惑，但是通过本文的指导，你将能够轻松地完成这个任务。
### 整体流程
首先让我们来看一下整体的流程，我们可以通过以下步骤来实现“python tensor获取值对应的下标”。
| 步骤 |
原创
2024-06-23 04:52:43
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文章目录前因各种Tensor索引操作1. 简单索引2. 一般的花式索引3. 复杂的花式索引4. Informer代码示例 前因之前一直以为对ndarray的各种索引切片操作还算得上熟悉，但今天师弟问了我Informer实现中ProbSparse Self-Attention的一些Tensor索引操作，才发现有些操作还不太懂，而网上也缺乏相关的参考资料。因此在一系列探索下，写下了这篇博客。各种Te
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2023-10-09 12:25:49
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随着互联网发展的深入，互联网开始下沉到各行各业进行互联网改造，比如进入网约车、出租车行业的滴滴，将出租车行业互联网化，改造之前，出租车的分布、订单轨迹、人流热度等交通数据都是直接废弃导致无法利用起来。改造之后，整个城市的出租车的实时分布、订单运行轨迹、人流热度等等这些都能实时观测到的，可以用于交警、行人、出租车提前规划更合理的路线，加快了整个城市的运行效率。在这个互联网改造过程中，最核心的就是出租
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2024-10-03 14:24:43
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最近在研究舆情监测，在做自然语言处理部分的时候需要用到深度学习的方法进行特征提取和建模预测，因此在这里学习了下Pytorch。之后整个监测系统做好之后发布到博客里和大家学习交流一下。1.Tensor张量概念 要介绍Tensor这个数据类型，我觉得有必要扯一下数学。我们都知道：标量（Scalar）是只有大小，没有方向的量，如1，2，3等向量（Vector）是有大小和方向的量，其实就是一串数
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2024-06-25 17:26:53
233阅读
select(dim, index) –>Tensor or number
按照
index
中选定的维度将
tensor 切片。如果tensor
是一维的，则返回一个数字。否则，返回给定维度已经被移除的
tensor
。
参数：
dim (int)-
切片的维度 --index (
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2024-04-26 13:00:15
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上一篇博客讲述了如何根据自己的实际需要在pytorch中创建tensor，这一篇主要来探讨关于tensor的基本数据变换，是pytorch处理数据的基本方法。 文章目录1 tensor数据查看与提取2 tensor数据变换2.1 重置tensor形状:pytorch.view()2.2 增加/减少tensor维度:torch.unsqueeze()/torch.squeeze()2.3 tenso
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2023-08-26 16:01:49
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一、传入数据tensor只能传入数据可以传入现有的数据列表或矩阵import torch
# 当是标量时候，即只有一个数据时候，[]括号是可以省略的
torch.tensor(2)
# 输出：
tensor(2)
# 如果是向量或矩阵，必须有[]括号
torch.tensor([2, 3])
# 输出：
tensor([2, 3])Tensor可以传入数据、维度。建议tensor
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2024-04-12 22:18:09
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目录一、tensor的创建1.使用tensor2.使用Tensor3.随机初始化4.其他数据生成①torch.full②torch.arange③linspace和logspace④ones, zeros, eye⑤torch.randperm二、tensor的索引与切片1.索引与切片使用方法①index_select②...③mask三、tensor维度的变换1.维度变换①torch.view②
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2023-10-10 09:19:38
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不是python层面Tensor的剖析，是C层面的剖析。 看pytorch下lib库中的TH好一阵子了，TH也是torch7下面的一个重要的库。可以在torch的github上看到相关文档。看了半天才发现pytorch借鉴了很多torch7的东西。pytorch大量借鉴了torch7下面lua写的东西并且做了更好的设计和优化。https://github.com/torch/torch7
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2024-05-31 11:37:40
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# Python Tensor 获取长宽
## 引言
在进行深度学习等机器学习任务中，我们常常需要对数据进行处理和分析。而对于图像数据，我们经常需要获取图像的长和宽信息，以便进行后续的处理。在Python中，我们可以使用TensorFlow库来实现这一目标。本文将介绍如何使用Python Tensor获取图像的长和宽信息，并给出具体的代码示例。
## 整体流程
在开始之前，让我们先了解一下整个
原创
2023-11-13 11:18:01
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在使用Tensor时，我们首先要掌握如何使用Tensor来定义不同数据类型的变量。Tensor时张量的英文，表示多维矩阵，和numpy对应，PyTorch中的Tensor可以和numpy的ndarray相互转换，唯一不同的是PyTorch可以在GPU上运行，而numpy的ndarray只能在cpu上运行。 &
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2024-05-31 05:07:26
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文章目录1. Tensor 属性1.1 Tensor(张量）的属性torch.dtypetorch.devicetorch.layout2. Tensor类型操作2.1 Tensor类型判断torch.is_tensor(obj)torch.is_storage(obj)2.2 类型设置torch.set_default_dtype(d)torch.get_default_dtype()Tens
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2023-11-22 12:59:10
75阅读
Python的json有两种方法：edcode：decode： 当转化为字典类型时，取出数据时需要用到for循环进行遍历下面是三个例子：1、读取txt文件，其实就是string类型数据，获取值txt文件内容如下： 2、 字典格式的数据，获取值3、非正规json格式数据，取出值items = { "iot": "Ammeter", "ite": { "Po
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2023-06-19 15:28:28
1466阅读
编辑丨极市平台随着自动驾驶汽车与机器人的深入发展，激光雷达、深度传感摄像机、雷达等3D传感器已经成为了获取道路数据的必要设备。 而利用这些传感器的机器学习系统则显得尤为重要，因为它可以帮助硬件在现实世界中进行导航等操作。 近期，包括目标检测、透明目标检测等模型的3D场景理解方面取得了很大进展，但是由于3D数据可用的工具和资源有限，这个领域仍面临挑战。 TensorFl
# 字典的取值
employee = {
'name':'王峰',
'sex':'男',
'hiredate':'1997-2-2',
'salary':'2000',
'job':'销售'
} 一、通过key值取值# 1.通过key值取值
name =
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2023-05-31 22:35:18
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Pytorch基础（二）Tensor的索引和切片Tensor的index和select**Dim 0 first：**多维张量的索引默认为第一个维度索引a = torch.Tensor(4, 3, 28, 28)
print(a[0].shape) # torch.Size([3,28,28])
print(a[0,0].shape) # troch.Size([28,28])选择前N个或后N个
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2023-09-27 13:17:41
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# Python 获取值类型
在Python中，我们经常需要获取一个变量的值类型。值类型是指变量所存储的数据类型，例如整数、字符串、列表等。获取值类型的方法有很多种，本文将为大家介绍几种常用的方法，并附有相应的代码示例。
## 使用type()函数
Python中内置的type()函数可以用来获取一个变量的值类型。它的用法很简单，只需要将变量作为参数传递给type()函数即可。下面是一个示例
原创
2024-02-10 06:43:56
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# 如何使用Python获取值
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何使用Python获取值。在本文中，我将为你提供一个简单的流程图，以及详细的步骤和示例代码来帮助你理解和实现这个过程。
## 流程图
下面是获取值的整个流程图，它将指导你从开始到结束的每一个步骤：
```
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| Start |
+---------------
原创
2023-08-01 05:11:29
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