一、torch.cattorch的拼接函数，将2个tensor拼接起来按列拼接A=torch.ones(2,3)
B=2*torch.ones(4,3)
A
B
C=torch.cat((A,B),0)#0表示按行拼接，即一行行拼上，就是直接上下堆接
CA
tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])Btensor([[2., 2., 2.],
转载
2024-04-04 19:30:39
257阅读
GPU计算设备import torch
from torch import nn
torch.device('cpu'), torch.cuda.device('cuda'), torch.cuda.device('cuda:1')查询GPU个数torch.cuda.device_count()这两个函数允许我们在请求的GPU不存在的情况下运行代码def try_gpu(i=0):
"
转载
2024-10-25 13:26:46
54阅读
目录1.数据集搭建思路1.1数据集构成1.2搭建数据集 1.2.1__getitem__1.2.2__len__ 1.3加载数据集 2.代码教程1.数据集搭建思路比如说对于车牌识别，数据集应该都是一些车牌字符比较好对于汽车识别的话，则是都为汽车的不同角度的图片比较好并且对于数据集来说，有多通道的，有单通道的，这其中又有很多区别还有像素高的和像素低的这些都是要从效率角度
一、代码总览一段完整的代码以及程序启动命令训练代码import os
import argparse
import torch
from torch.nn import SyncBatchNorm
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel
import torch.distributed as dist
from torch.uti
## Python列表值降序得到索引
Python是一种广泛使用的高级编程语言，它有许多内置的数据结构和函数，可以帮助我们更加高效地处理数据。其中，列表（list）是Python中常用的数据结构之一，它可以存储多个元素，并且可以根据索引访问和操作这些元素。在实际的编程应用中，我们经常需要对列表进行排序，并获取排序后元素的索引，本文将重点介绍如何使用Python对列表进行降序排序，并得到降序排序后
原创
2023-09-10 07:58:55
193阅读
主要从以下几个方面来讲一、字符指针可以返回，而作为局部变量的字符数组不能直接返回的原因二、如何返回局部变量的字符数组1、使用 static2、使用 malloc3、全局变量4、返回形参指针变量三、字符数组与字符指针的区别相同点不同点小结四、字符数组和字符指针的转换char [] 转 char *char*转char[] 一、字符指针可以返回，而作为局部变量的字符数组不能直接返回的原因更多详见参考
torch.utils.data.DataLoaderDataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,
batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None,
pin_memory=False, drop_last=False, t
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
转载
2024-04-02 10:49:02
70阅读
import torchx = torch.randn(1,3,224,224)print(x[0].shape)pri。
原创
2022-11-01 16:52:37
125阅读
前言之前一直想要好好理一理pytorch中torch.utils.data模块，却一直没有找到完整的时间，最近终于可以完整地理解一下了。 （PS：对于前半部分模块的理解可能有点偏向于文档翻译，但是这之中也有我自己的一些感悟在其中）>>>import torch
>>>print(torch.__version__)
>1.6.0torch.utils.da
Pytorch中utils.data 与torchvision简介1 数据处理工具概述2 utils.data简介3 torchvision简介3.1 transforms3.2 ImageFolder 1 数据处理工具概述Pytorch涉及数据处理（数据装载、数据预处理、数据增强等）主要工具包及相互关系如下图所示，主要使用torch.utils.data 与 torchvision：torch
该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼1)Trim的作用原本在机械硬盘上，写入数据时，Windows会通知硬盘先将以前的擦除，再将新的数据写入到磁盘中。而在删除数据时，Windows只会在此处做个标记，说明这里应该是没有东西了，等到真正要写入数据时再来真正删除，并且做标记这个动作会保留在磁盘缓存中，等到磁盘空闲时再执行。这样一来，磁盘需要更多的时间来执行以上操作，速度当然会慢下来。
转载
2024-07-04 21:47:19
39阅读
（1）DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。 TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。（2）表和索引所占空间。 &
转载
2024-03-19 21:55:37
35阅读
Tensor基本操作Tensor基础2.1.0创建Tensor2.1.1生成特定tensor2.1.2改变形状2.1.3 索引操作2.1.4广播机制2.1.5逐元素操作2.1.6归并操作2.1.7比较操作2.1.8矩阵操作2.2Pytorch与Numpy比较2.3Tensor与Autograd2.4计算图2.4.1标量反向传播2.4.2非标量反向传播2.5使用Numpy实现机器学习2.6使用Te
转载
2024-04-22 21:10:11
95阅读
# Python矩阵如何根据元素得到索引值
在Python中，通过索引可以访问矩阵中的元素。但是，有时候我们需要根据元素的值来获取其对应的索引值。本文将介绍几种实现方法，帮助你在处理矩阵时根据元素得到索引值。
## 方法一：使用嵌套循环遍历
最简单的方法是使用两层嵌套循环遍历矩阵，比较每个元素的值与目标值是否相等。如果相等，则返回对应的行索引和列索引。
```python
def find
原创
2024-02-01 05:13:32
148阅读
Lesson 2.张量的索引、分片、合并以及维度调整 张量作为有序的序列，也是具备数值索引的功能，并且基本索引方法和Python原生的列表、NumPy中的数组基本一致，当然，所有不同的是，PyTorch中还定义了一种采用函数来进行索引的方式。 而作为PyTorch中基本数据类型，张量即具备了列表、数组的基本功能，同时还充当着向量、矩阵、甚至是数据框等重要数据结构，因此PyTorch中也设置了
转载
2024-05-13 11:41:04
90阅读
（1）DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。 TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。（2）表和索引所占空间。&
转载
2024-05-30 19:31:38
23阅读
目录1 pytorch数据结构1.1 默认整数与浮点数1.2 dtype修改变量类型1.3 变量类型有哪些1.4 数据类型转换2 torch vs numpy2.1 两者转换2.2 两者区别3 张量3.1 张量修改尺寸3.2 张量内存存储结构3.3 存储区3.4 头信息区1 pytorch数据结构1.1 默认整数与浮点数【pytorch默认的整数是int64】pytorch的默认整数是用64个比特
提示:推荐使用方法三，不会“科学上网”的请关注微信公众号“DGX杂学”并在后台私信！ 错误：使用torch.load()加载模型参数时，提示“xxx.pt is a zip archive(did you mean to use torch.jit.load()?)“或者“xxx.pth is a zip archive(did you mean to use torch.jit.load()?)
转载
2024-04-03 15:20:21
361阅读
（一）查找的基本概念1.基本概念查找是一种常用的基本运算。查找表是指由同一类型的数据元素（或记录）构成的集合。查找表是一种非常灵活的数据结构。对查找表经常进行的两种操作（静态查找表）：查询某个特定的数据元素；检索某个特定的数据元素的各种属性。对查找表经常要进行的另外两种操作（动态查找表）：插入一个数据元素；删除一个数据元素。关键字是数据元素（或记录）的某个数据项的值，用它来标识这个数据元素。 主关
转载
2024-10-23 12:27:14
34阅读
