torch的tensor变量转numpy型变量torch的tensor变量转numpy型变量torch的tensor变量转numpy型变量Cpu中的tensorx.numpy()Gpu中的tensorx.cpu().numpy()
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2021-08-02 14:20:50
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创建Tensor的多种方法从numpy创建import torch
import numpy as npa = np.array([2, 3.3]) a = torch.from_numpy(a) # torch.DoubleTensor 从list创建a = torch.FloatTensor([2, 3.3]) # 尽量少用这种方式,容易和给shape的情况看混淆
b = torch.te
目录某个维度上做扩张 自身重复tensor 定义数据类型 避免模型训练出错 增加一个1维度.unsqueeze(0) 删除一个1维度squeeze(0)tensor 拼接 cat 其余唯独应该一致tensor 转换唯独 .transpose(0,1)tensor 改变形状&n
文章目录Torch 入门教程Torch 的基础知识torch和PyTorch什么区别？TensorAutogradOptimizer举例一模型定义模型训练模型保存和加载模型评估举例二数据载入模型定义和训练模型测试总结 Torch 入门教程这是一篇针对 Torch 框架的入门教程，主要介绍 Torch 的基础知识、数据载入、模型定义和训练，以及模型测试。Torch 的基础知识Torch 是一个基于
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2023-08-10 11:00:12
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PyTorch - torch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.leflyfishtorch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.le以上全是简写参数是input, other, out=None逐元素比较input和other返回是torch.BoolTensorimport torcha=torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])b=torch.t
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2021-08-12 22:30:12
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torch.randn()产生大小为指定的，正态分布的采样点，数据类型是tensortorch.mean()torch.mean(input) 输出input 各个元素的的均值，不指定任何参数就是所有元素的算术平均值，指定参数可以计算每一行或者 每一列的算术平均数例如：a=torch.randn(3) #生成一个一维的矩阵b=torch.randn(1,3) #生成一个二维的矩阵print(a)print(b)torch.mean(a)结果：tensor([-
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2021-08-12 22:30:13
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亲测可用
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2022-11-16 19:33:04
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我给的示例是chatglm的，有需要的可以换成其他的模型，原理是一样的。
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2023-06-24 00:34:13
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本教程将向您展示如何正确设置音频数据集的格式，然后在数据集上训练/测试音频分类器网络。Colab 提供了 GPU 选项。 在菜单选项卡中，选择“运行系统”，然后选择“更改运行系统类型”。 在随后的弹出窗口中，您可以选择 GPU。 更改之后，运行时应自动重新启动（这意味着来自已执行单元的信息会消失）。首先，让我们导入常见的 Torch 包，例如torchaudio，可以按照网站上的说明进行安装。 #
torch.min、torch.max、torch.argmaxtorch.min、torch.max、torch.argmaxtorch.min、torch.max、torch.argmax
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2021-08-02 14:19:55
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一、加载已有模型直接使用temp=torch.load("E:\\study-proj\\图像分类：从零到亿\\5.使用更多模型\\model_resnet101.pth") #加载模型，如果只有数值就只会加载模型数据，如果有字典，则会加载模型数据和字典数据
model.load_state_dict(temp) #返回是否成功由于模型保存的时候有保存数据和保存数据和字典的方式，所以加载的时候就
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2023-07-17 09:38:52
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一.关于torchscript和jit介绍1.关于torchscriptTorchScript是Pytorch模型（继承自nn.Module）的中间表示，保存后的torchscript模型可以在像C++这种高性能的环境中运行TorchScript是一种从PyTorch代码创建可序列化和可优化模型的方法。任何TorchScript程序都可以从Python进程中保存，并加载到没有Python依赖的进程
本文将介绍：torch.nn包定义一个简单的nn架构定义优化器、损失函数梯度的反向传播将使用LeNet-5架构进行说明 一、torch.nn包torch.nn包来构建网络；torch.nn.Module类作为自定义类的基类；nn.Module，包含了所有神经网络层，比如卷积层或者是线性层；torch.nn.Functional包，可以定义在前向传播的时候的运算；比如，卷积、d
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2023-06-05 16:30:59
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一 Pytorch的安装1. Pytorch的介绍Pytorch是一款facebook发布的深度学习框架，由其易用性，友好性，深受广大用户青睐。2. Pytorch的版本3. Pytorch的安装安装地址介绍：https://pytorch.org/get-started/locally/带GPU安装步骤：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=
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2023-09-26 17:53:08
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PyTorch 中有一些基础概念在构建网络的时候很重要，比如 nn.Module, nn.ModuleList, nn.Sequential，这些类我们称之为容器 (containers)，因为我们可以添加模块 (module) 到它们之中。这些容器之间很容易混淆，本文中我们主要学习一下 nn.ModuleList 和 nn.Sequential，并判断在什么时候用哪一个比较合适。本文中的例子使用
一、前言最近在学习pytorch框架，记录一些涉及到的知识点，方便后续查找和学习。二、主要内容内容可能有些散，初次学习，可能把握不好知识之间的连贯性和整体性，后续适当调整。关于CUDA的一些函数接口：
torch.cuda.is_available() #查看系统GPU是否可以使用，经常用来判断是否装好gpu版的pytorch
torch.cuda.current_device() #返回当
1 pytorch安装（CPU版本）pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2 torchvision、torchaudio、torchtext安装：解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torchvision‘问题（conda
目录【1】在进行神经网络训练的时候，对数据的处理包括：【2】dataset: 【3】dataset tensordataset：【4】使用dataset过程的出错：【1】在进行神经网络训练的时候，对数据的处理包括：使用dataset 构建数据dataloader进行batch的划分Pytorch导入数据主要依靠 torch.utils.data.DataLoader和 
pytorch和tensorflow函数对应关系方法名称大写一般为类，小写为函数，如A，a，使用方法为A()(),a()作用Pytorchtensorflow平常系列tensor常量troch.tensor()tf.constant()rangetorch.arange()tf.range()求和元素.sum()tf.reduce_sum()随机变量torch.normal()tf.random.
张量tensor 进行 形状shape1. tensor是什么？张量这一概念的核心在于，它是一个数据容器。张量的维度（秩）：Rank/Order： Rank为0、1、2时分别称为标量、向量和矩阵，Rank为3时是3阶张量，Rank大于3时是N阶张量。这些标量、向量、矩阵和张量里每一个元素被称为tensor
