文章目录快速安装pytorch-gpu和tensorflow-gpu一、tensorflow-gpu安装1.1第一步就是安装Anaconda1.2第二步，对Anaconda和Python进行换源1.3CUDA、cuDNN、Tensorflow版本的搭配1.4使用Anaconda来创建环境1.5安装cuDNN1.6安装tensorflow的GPU版本1.7测试二、安装pytorch-gpu2.1前
转载
2023-10-29 16:38:36
82阅读
PyTorch中Numpy，Tensor与Variable深入理解与转换技巧1.问题描述我们使用Numpy也是可以手动去编写神经网络进行反向传播深度学习的，就是有两个问题：1.Numpy手动去编写神经网络很繁琐，代码量较大，不利于大规模开发；2.Numpy无法直接使用GPU加速计算看到网上有很多人说PyTorch很好用，比TensorFlow优雅便捷。个人认为其中一个很主要的原因PyTorch很类
转载
2024-09-22 15:44:19
15阅读
一、转换为onnx模型在yolov5代码中运行export.py，转换为onnx模型，参数根据自己需要修改。二、创建转换目录然后在rknn文件夹下，找到onnx2rknn.py、dataset.txt和coco2017数据集，将它们复制到新的文件夹中，作为rknn模型转换目录。将需要转换的onnx模型也放在该目录中。我的目录结构如图所示，其中第一个文件夹是已经转换成功的生成目录。三、转换为rknn
转载
2023-06-16 19:14:34
1027阅读
数据类型之间的转换numpy转listlist = ndarray.tolist()tensor转numpyndarray = tensor.numpy()
# 注意gpu上的tensor不能直接转为numpy，应先放回cpu中
ndarray = tensor.cpu().numpy() # 注意requires_grad为True的值应该调用.detach()方法tensor转list#
转载
2023-06-10 21:55:31
86阅读
在深度学习中，使用 PyTorch 时，有时候我们需要处理不同的数据类型，尤其是在张量运算时，强制转换类型是常见的需求。在本文中，我将详细记录解决 “PyTorch 强制转换类型” 的过程，包括背景介绍、具体的抓包方法、报文及结构分析，以及异常检测和逆向案例等内容，帮助大家更好地理解这个问题。
## 协议背景
在处理数据时，我们可能会面临数值类型不匹配的问题。PyTorch 作为一个强大的深度
# PyTorch 数据类型转换入门教程
作为一名刚入门的开发者，理解如何在 PyTorch 中进行数据类型转换是非常重要的。PyTorch 是一个灵活且高效的深度学习框架，数据的类型转换在构建和训练模型时尤为重要。在本教程中，我们将逐步介绍如何在 PyTorch 中转换数据类型，并通过代码示例来帮助你理解。
## 处理流程
为了更好地理解数据类型转换的过程，我们将以表格的形式展示整个流程。
在深度学习的领域，PyTorch已经成为了一个流行的框架，而复数类型的数据在一些应用中尤其重要，比如信号处理和图像分析等。然而，我在使用PyTorch进行复数类型转换时遇到了不少麻烦。这篇博文记录了我在解决“PyTorch转换为复数类型”问题时的全过程。
### 问题背景
在铁杆的科学计算中，我们经常需要使用复数类型来表示一些物理现象。复数可以被表示为：
$$ z = a + bi $$
这里$
目录1.数据类型简介NumpyPytorch2.Python的type()函数3.Numpy/Pytorch的dtype属性4.Numpy中的类型转换先聊聊我为什么会用到这个函数（不看跳过）astype()函数输出4.Pytorch中的类型转换Way1 : 变量直接调用类型Way2 : 变量调用pytorch中的type函数Way3 : 变量调用pytorch中的type_as函数&nb
转载
2023-09-06 09:03:09
111阅读
基本数据类型Tensortensor是pytorch中的特殊数据类型，和numpy的数组类似，不过tensor可以在GPU和其他加速器上运行。初始化tensor直接从数据初始化data = [xxx]
x_data = torch.tensor(data)从numpy数据初始化x_data = torch.from_numpy(np.array())从其他tensor初始化，torch.*_lik
转载
2023-12-09 12:13:33
153阅读
import torch import numpy as np device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") x = torch.tensor(np.arange(15).reshape(3,5)) i
原创
2021-08-25 14:22:53
261阅读
Pytorch中的Tensor常用的类型转换函数（inplace操作）train/eval过程中，打印loss信息data.item() ----> Tensor --> float数据类型转换在Tensor后加 .long(), .int(), .float(), .double()等即可，也可以用.to()函数进行转换。数据存储位置转换CPU张量 ----> GPU张量，使用data.cuda()GPU张量 ----> CPU张量，使用data.cp
转载
2021-06-18 14:08:30
7344阅读
Pytorch中的Tensor常用的类型转换函数（inplace操作）train/eval过程中
转载
2022-01-25 10:09:51
320阅读
目录*前置知识：python中的类和模块1、创建一个类2、继承3、多态4、模块二、pytorch api调用用API实现5中的回归模型评估：整理流程总结：模型的保存与加载*前置知识：python中的类和模块1、创建一个类__init__函数，理解起来是类实例化之后就默认自动执行的函数，必须包含一个self作为参数，也可以定义其他的参数，但是定义了的话在实例化的时候就需要把这个参数传进去。无论后面是
关于Pytorch中的张量学习张量的概念和创建张量的概念Tensor是pytorch中非常重要且常见的数据结构，相较于numpy数组，Tensor能加载到GPU中，从而有效地利用GPU进行加速计算。但是普通的Tensor对于构建神经网络还远远不够，我们需要能够构建计算图的 tensor，这就是 Variable。Variable 是对 tensor 的封装，主要用于自动求导。data：被包装的te
转载
2024-10-15 08:22:48
49阅读
在使用 PyTorch 的过程中，我们常常需要将 Python 的 `list` 类型转换为数组。这是因为在深度学习的模型训练和数据处理时，使用数组（尤其是 PyTorch 的 `Tensor` 类型）来进行高效计算是至关重要的。接下来，我们将在这个博文中详细探讨如何实现这一转换，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
### 版本对比
在 PyTorch 的不同版
在pytorch自己定义张量并进行计算的时候，往往会因为类型不匹配而报错，这里稍微记下pytorch之间的类型转换： 对tensor基础类型进行转换：比如说int()、float()、long()、double()、byte()等，直接.类型即可，例如float()->int：data.int()
转载
2019-12-03 20:58:00
372阅读
2评论
比如现在要将 float 类型的 tensor 转换为 long 类型：# 两种方法都可以a = a.long()a = torch.ten
原创
2023-02-23 12:34:09
824阅读
最近有一个比较火的ocr项目：chineseocr_lite[1]，项目中很贴心地提供了ncnn的模型推理代码，只需要交叉编译opencv添加一点bitmap转cv::Mat的代码写个简单的界面
具体过程参考：安卓端深度学习模型部署-以NCNN为例 - 带萝卜的文章 - 知乎
https://
zhuanlan.zhihu.com/p/13
7453394
就可
转载
2024-10-15 09:38:40
5阅读
torchvision.transforms.ToTensor(ndarry/PIL)注意： 这种转化方式会将数据归一化，不过cv2.imshow()显示图片时会自动将归一化的像素值乘以255，自己之前将经过ToTensor归一化的像素值直接乘以255再输入给imshow函数结果都是白色，原来imshow函数内部判断数据类型是float32会自己处理。为什么pytorch中transforms.
转载
2024-04-02 07:27:34
150阅读
数据类型Pytorch中的数据类型数据类型比较pythonpytorchIntIntTensorfloatFloatTensorInt arrayIntTensor arrayFloat arrayFloatTensor arrayString-位置不同的数据类型（CPU和GPU）数据类型CPU TensorGPU Tensortorch.float32torch.FloatTensortorch
转载
2023-10-10 10:11:57
97阅读
