PyTorch入门PyTorch基础forward 的使用与解释反向传播批训练数据常用优化器模型保存和加载预训练模型的使用GPU加速线性模型单变量线性回归分类问题二元分类问题多分类问题 PyTorch基础forward 的使用与解释类的 __call __() 函数当把类当做函数调用进行使用时，会自动调用该类的 __call __() 函数。例子如下：class A():
def __c
转载
2023-08-12 15:56:38
104阅读
目录1.linspace函数（tensor生成）2.rand函数和randn函数（随机tensor生成）3.torch.squeeze函数和torch.unsqueeze函数（tensor的维度去除和增加）4.repeat函数（tensor的复制）5.expand函数（tensor扩张）6.torch.cat函数和torch.stack函数（tensor的拼接）7.torch.chunk函数和to
转载
2023-10-09 18:55:27
139阅读
本文目录前馈计算反向传播过程Tensor in PyTorch课堂练习：线性模型 Linear Model实现代码结果课后练习学习资料系列文章索引
前馈计算权重维度增加，层数增加，模型变得复杂但是化简后仍是线性，因此增加层数意义不大引入激活函数，从而增加非线性反向传播计算梯度，使用链式法则反向传播过程Tensor in PyTorchTenso(张量)：PyTorch中存储数据的基本元素
转载
2023-12-13 22:03:45
70阅读
在机器学习领域，尤其是计算机视觉任务中，对图像进行上采样是一个常见需求。在这里，我将详细记录如何通过 PyTorch 的 `resize` 函数完成上采样工作。随着深入的探讨，我会涵盖背景定位、核心维度、特性拆解等内容。
在过去的几年中，图像处理技术得到了显著提升。从传统的图像处理算法到深度学习的卷积神经网络（CNN）上采样的需求愈加频繁。早期的插值算法，如最近邻插值和双线性插值，虽然简单有效，
【pytorch】学习笔记-激励函数什么是激励函数一句话概括 Activation: 就是让神经网络可以描述非线性问题的步骤, 是神经网络变得更强大1.激活函数是用来加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。 2.激励函数要考虑到线性所收到的约束条件，也就是掰弯线性函数 3.它其实就是另外一个非线性函数. 比如说relu, sigmoid, tanh. 将这些掰弯利器嵌套在原有的结果之上,
转载
2024-08-05 12:58:16
30阅读
torch.Tensor有两个实例方法可以用来扩展某维的数据的尺寸，分别是 repeat()和 expand()。expand和repeat函数是pytorch中常用于进行张量数据复制和维度扩展的函数，但其工作机制差别很大，本文对这两个函数进行对比。1. expand tensor.expand(*sizes)expand函数用于将张量中单数维的数据扩展到指定的size。首先解释下什么叫单数维（s
转载
2023-11-09 14:33:07
214阅读
# 使用 PyTorch 实现图像缩放：详尽指南
在深度学习的图像处理任务中，图像大小的调整是一个重要的步骤。PyTorch 提供了多种方法来实现这一点。本篇文章将引导你如何使用 PyTorch 的 `resize_` 函数，帮助你快速上手。
## 流程概述
在实施图像缩放之前，了解整个过程是非常重要的。下面是一个表格，简要说明了每一步的基本流程。
| 步骤 | 描述
# 如何实现"pytorch resize"原理
## 一、流程概述
在PyTorch中，resize操作用于调整张量的大小。下面是实现"pytorch resize"的流程表格：
```mermaid
pie
title PyTorch Resize实现流程
"理解resize原理" : 30
"查阅PyTorch文档" : 20
"编写代码实现" : 40
原创
2024-05-01 05:38:57
161阅读
一、基本概念 reverse()和resize()是用来给容器vector、list和string预留空间或调整他们的大小：reserve()用来保留（扩充）容量，他并不改变容器的有限元素个数；resize()则调整容器大小（size,有效元素的个数），而且有时候会增大容器的容量。 首先我们
转载
2024-04-14 13:30:38
481阅读
------------恢复内容开始------------概括： 一. view/reshape 作用几乎一模一样，保证size不变：意思就是各维度相乘之积相等（numel（）），且具有物理意义，别瞎变，要不然破坏数据污染数据； 数据的存储、维度顺序非常重要，需要时刻记住&nbs
转载
2023-08-13 20:53:41
241阅读
vector:vector的底层实现是一个可2倍扩容的数组，刚开始时候是没有空间的，随着元素的增加而进行二倍的扩容，扩容的方式为0-1-2-4-8-16…所以vector的内存使用的效率比较低，一般使用reserve来进行优化。 现在就来讲讲reserve和resize函数的区别：reserve这个函数的功能为给容器预留空间而不会增加元素的个数，而resize这个函数不仅会给vector开辟空间还
转载
2024-04-09 10:57:30
234阅读
本博客记录本人在使用Libtorch（C++版本的Pytorch）实现语义分割的训练以及推理时碰到的坑点。一、语义分割标签图resize问题1.背景一般对较大尺寸的图像时，会指定大小对原图进行resize，与之对应的标签图也要resize，比如将大小为（1024，1280）的原图指定到（512，640）。2.问题点描述但是要注意如果使用OpenCV自带的resize函数时对标签图会带来个问题： 每
转载
2024-02-28 11:14:04
116阅读
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 =
转载
2024-09-11 10:22:56
71阅读
10. Flatten, Reshape, And Squeeze Explained - Tensors For Deep Learning With PyTorch我们开始用tensor进行简单操作对于tensor的操作主要有四种重塑操作元素操作元素还原操作元素访问操作最后这个len（t.shape）代表知道t的秩先把t.shape变成tensor类，再用prod求tensor 的数量，也就是
转载
2023-10-03 22:55:46
104阅读
# view() 转换维度
# reshape() 转换维度
# permute() 坐标系变换
# squeeze()/unsqueeze() 降维/升维
# expand() 扩张张量
# narraw() 缩小张量
# resize_() 重设尺寸
# repeat(), unfold() 重复张量
# cat(), stack() 拼接张量 一. tens
转载
2023-08-11 19:35:58
92阅读
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
转载
2024-09-25 11:07:25
54阅读
功能：改变图像的大小函数原型：void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR );src：
转载
2024-02-13 23:19:36
59阅读
平时网络部分的东西碰的多些，这块一开始还真不知道怎么写，因为肯定和在用户空间下是不同的。google过后，得到以下答案。一般可以用两种方法：第一种是用系统调用。第二种方法是filp->open()等函数。下面分别来说下这两种方法。
1 利用系统调用：
sys_open,sys_write,sys_read等。
其实分析过sys_open可以知道，最后调用的也是filp->op
转载
2024-05-08 08:30:02
104阅读
如何做到当我们单击窗口的最小化按钮时，窗口先最小化到任务栏成为按钮，然后消失，图标显示到通知栏呢？大家熟悉的FoxMail能做到，我们也可以做到。 只要我们能截获最小化这个事件发送给窗口的消息，然后换成我们自定义的过程，问题就解决了。大家仔细想一想，当按下最小化按纽时会引发什么事件？最小化时窗口大小会发生变化会引发Form1.Resize事件，我们只要在Form1.Resize事件里用Form1
Excel VBA函数使用大全一、VLOOKUP及不显示#N/A、#VALUE!的错误二、vlookup查找匹配值超过255个字符显示#Value的解决办法三、MID函数：返回一个字符串中指定位置和长度的子串。四、AVERAGE函数：返回一组数的平均值。五、CONCATENATE函数：将多个字符串拼接成一个字符串。六、DATE函数：创建一个包含指定日期的日期/时间值。七、FORMAT函数：将一个
