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
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2023-10-09 18:55:27
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definitiontransforms.Resize is a PyTorch transform that resizes an image to a given size. It is commonly used as a preprocessing step in computer vision tasks such as object detection and image classi
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2023-04-01 10:11:32
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transforms.Resize(size, interpolation=2)功能：改变图片大小为指定的尺寸size: 输出图片的大小，如果size为(h,w)则输出尺寸和(h,w)一致，若为单值x，输出二维值图片时，则较小的边长为该单值x，以x为基准按比例同步较大的边长。interpolation:默认为PIL.Image.BILNEARtransforms.ColorJitter(brigh
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2023-02-24 17:59:05
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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
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2023-12-13 22:03:45
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?作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题?往期回顾：卡尔曼滤波系列1——卡ali
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2023-04-05 19:46:08
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目录PyTorch学习笔记（17）--torchvision.transforms用法介绍1.问题来源2.torchvision.transforms具体用法3.torchvision.transforms其他的用法4.补充torchvision模块的其他功能5.运行错误解决 1.问题来源 在读ResNet的应用代码时，遇到下面这一小段代码，这段代码出现在读取图片信息之前，这段代码的具体功
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2024-04-04 10:45:15
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from torchvision.transforms as tf transforms模块提供了一般的图像转换操作类 基本上PyTorch中的resize、crop、normalize等常见的数据预处理及数据增强（data augmentation）操作都可以通过该接口实现 torchvision.transformas主要涉及两个文件：transformas.py和functional.py，
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2024-04-19 09:39:24
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什么是mnistMNIST数据集是一个公开的数据集，相当于深度学习的hello world，用来检验一个模型/库/框架是否有效的一个评价指标。MNIST数据集是由0〜9手写数字图
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2022-10-08 09:08:55
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# 使用 PyTorch 实现图像的小波变换
小波变换是一种强大的信号处理工具，广泛用于图像处理、压缩、去噪等任务。本文将帮助刚入行的小白实现 Pytorch 中的图像小波变换。以下是实现过程的概要：
| 步骤 | 描述 |
|--------
【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,
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2024-08-05 12:58:16
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Transforms在是计算机视觉工具包torchvision下的包，常用于对图像进行预处理，提高泛化能力。具体有：数据中心化、数据标准化、缩放、裁剪、旋转
在计算机视觉中，数据增强是提高深度学习模型性能的重要技术之一。PyTorch 的 `transforms` 模块为我们提供了多种图像变换的工具，其中随机遮罩（Random Masking）作为一种有效的增强手段，可以帮助模型更好地泛化。
这里将详细记录如何在 PyTorch 中实现随机遮罩的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及案例分析。希望能为读者提供一个全面的理解。
from torchvision import transforms
原创
2021-08-10 10:19:17
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from torchvision import transforms
原创
2022-03-02 11:42:29
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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
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2023-11-09 14:33:07
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# 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
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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
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2023-08-12 15:56:38
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公式：output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]在Pytorch中涉及到如何读取数据，主要是两个类一个类是Dataset、Dataloade
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2023-09-08 09:59:46
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------------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
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2023-08-13 20:53:41
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