文章目录 目录前言一、环境配置1.配置运行环境2.安装netron二、pytorch到onnx1.定位主干网络2.onnx格式转换 附：HRNet emantic-segmentation运行的调试 前言 torch.onnx的官方文档及绝大多数博客只给出了转换简单网络的过程，这里我们以转换HRNet网络为例，给出转换过程及主干网络的可
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2023-12-10 15:16:30
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一、张量的维度操作1.squezee & unsqueezex = torch.rand(5,1,2,1)
x = torch.squeeze(x)#x.squeeze()去掉大小为1的维度,x.shape =(5,2)
x = torch.unsqueeze(x,2)#x.unsqueeze(2)和squeeze相反在第三维上扩展，x.shape = (5,2,1)2.张量扩
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2023-07-24 10:27:07
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**PyTorch Tensor排序返回坐标**
## 引言
PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，它提供了强大的张量操作功能。张量是PyTorch中的核心数据结构，类似于Numpy中的数组。张量可以看作是N维数组，可以执行各种操作，如数学运算、索引、切片、排序等。
本文将介绍如何使用PyTorch对张量进行排序，并返回排序后的坐标。
## 1. 张量排序
张量排序是将张量中
原创
2023-09-06 09:00:00
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import torchfrom torch.autograd import Variablet = torch.zeros([2,2])v = Variable(t)print(t)print("-----")print(v)print结果： 0 0 0 0[torch.FloatTensor of size 2x2]-----Variable contai
原创
2022-07-19 11:49:01
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# 如何将列表转换为PyTorch张量：新手指南
在计算机科学和深度学习的领域，数据以张量（tensor）的形式存在是非常普遍的。尤其是在使用PyTorch进行开发时，了解如何将列表转换为张量是基础而重要的技能。本文将逐步引导你完成这一过程，并提供相应的代码示例及详细解释。
## 流程概述
下面是将列表转换为PyTorch张量的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
原创
2024-08-15 05:53:20
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# 学习如何在 PyTorch 中转置 Tensor
在深度学习和机器学习中，Tensor 是一种非常常见的数据结构。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它使用 Tensor 作为基本的数据结构。今天，我们将学习如何在 PyTorch 中转置 Tensor。转置是一个重要的操作，尤其在处理矩阵和线性代数时。
## 流程概述
在学习转置 Tensor 之前，让我们先看一下整个流程。以下是
原创
2024-09-14 05:46:27
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# 如何实现 Tensors 的转置（PyTorch）
在深度学习中，Tensors 是数据存储的基本形式。任何想要进行机器学习的人都需要了解如何操作和转换这些数据。在 PyTorch 中，转置（transpose）是一项常见操作，它可以用来改进数据形状，以便符合模型的输入需求。下面将通过一个流程图和详细步骤来教你如何实现 Tensors 的转置。
## 操作流程
以下是实现 Tensors
原创
2024-10-07 03:23:20
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# PyTorch Tensor 转置
在深度学习中，数据的转置在很多场景下都是非常常见和重要的操作之一。数据转置通常用于重新排列数据维度的顺序，以便在不同的计算或分析任务中更方便地操作数据。在 PyTorch 中，张量（Tensor）是最基本的数据结构之一，PyTorch 提供了便捷的函数来实现张量的转置操作。本文将介绍如何使用 PyTorch 进行张量的转置操作，并通过代码示例来加深理解。
原创
2023-07-20 05:23:02
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tensor和array之间的转换A = t.ones(3, 4)
# torch.tensor -> numpy.ndarray
B = A.numpy()
# numpy.ndarray -> torch.tensor
C = t.from_numpy(B)
# Note:
# A, B, C共享内存, 修改任意一个, 3个都会同时改变.
# tensor和array之间的转换很快
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2023-11-27 08:48:45
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关心差别的可以直接看[3.不同点]和[4.连续性问题]前言在pytorch中转置用的函数就只有这两个transpose()permute()注意只有transpose()有后缀格式：transpose_()：后缀函数的作用是简化如下代码：x = x.transpose(0,1)
等价于
x.transpose_()
# 相当于x = x + 1 简化为 x+=1这两个函数功能相同，有一些在内存占用
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2023-11-19 09:29:35
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Pytorch ：list, numpy.array, torch.Tensor` 格式相互转化
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2023-06-18 18:45:19
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1、tensor类型的数据声明：A、import torch
import numpy as np
from torch.autograd import Variable
running_corrects = 0.0
# 声明一个单一变量3，Tensor默认的tensor类型是(torch.FloaTensor)的简称
a=torch.Tensor([3])
aa=torch.Tensor(0)
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2023-10-15 07:44:02
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torch
transpose
torch.transpose(input, dim0, dim1) → Tensor对input上的第dim0维和第dim1维进行转置假设>>>input.shape=(128,32,12,64)
torch.transpose(input,1,2).shape=(128,12,32,64)masked_select
torch.masked_
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2023-11-27 12:44:58
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# OpenCV Mat 转 PyTorch Tensor
在计算机视觉和深度学习任务中，我们经常需要在 OpenCV 和 PyTorch 之间进行数据的转换。其中一个常见的转换是将 OpenCV 的 Mat 对象转换为 PyTorch 的 Tensor 对象。本文将介绍如何实现这样的转换，并提供代码示例。
## 什么是 OpenCV 和 PyTorch？
OpenCV（Open Sourc
原创
2024-01-03 08:17:09
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## PyTorch Tensor的转置
在PyTorch中，可以使用`transpose`方法来对Tensor进行转置操作。转置操作可以改变Tensor的维度顺序，实现行列互换的效果。本文将介绍PyTorch Tensor的转置操作，并提供相应的代码示例。
### 1. transpose方法介绍
PyTorch中的`transpose`方法可以用于对Tensor进行转置操作。该方法接受一
原创
2024-01-16 06:42:12
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在PyTorch中，张量转置是一个常见的操作，通常用于改变张量的维度顺序，以便于后续计算或数据处理。在这篇文章中，我们将详细介绍如何在PyTorch中进行张量转置，结合具体的代码例子并用流程图和状态图来描述整个过程。
## 一、了解张量转置
在PyTorch中，一个张量可以看作是一个多维数组，转置操作的主要目的是在某些情况下调整数据的维度。例如，在机器学习中，我们可能需要将一个形状为 `(ba
原创
2024-10-11 07:38:13
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pytorch数组转tensor格式
原创
2023-05-18 17:10:32
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# PyTorch Tensor转置操作指南
## 引言
在深度学习与机器学习的领域，Tensor（张量）是数据的基本表示方式。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它在处理张量时提供了许多方便的操作。其中，“转置操作”是一个非常常见且重要的操作，用于在不同的维度间切换数据的布局。在本文中，我们将详细介绍如何在PyTorch中实现张量的转置操作。
## 操作流程
为了使你能够清晰地理
想想蛮久没写了，这两天一直在弄pytorch直接转tensorRT的事情，考虑到部署设备的配置问题，这些加速还是得搞一搞原来思路：由于以为pytorch没有像tf一样集成tensorRT，准备转中间onnx，再有onnx转tensorRT后来发现torch2trt这个包：传送门在此，于是对此做了一波尝试安装其实直接去看git上的README比较好，这里就给出插件版的安装命令sudo apt-get
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2023-11-06 12:39:20
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文章目录前言一、先搞懂Torch中的tensor与Tensor二、torch.tensor()的用处及数据特点三、np.array()与torch.tensor()比较三、np.array()与torch.tensor()相互转换1.使用numpy()将Tensor转换成NumPy数组:2.使用from_numpy()将NumPy数组转换成Tensor:3.直接使用torch.tensor()将
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2023-11-09 16:42:51
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