随笔分类 - Python AND Pytorch 琐碎知识
摘要：解释： 以下面代码为例： index = torch.tensor([[2, 1, 0]]) tensor_1 = tensor_0.gather(dim=1, index) print(tensor_1) (1) output.shape = index.shape # 确定最后输出的output
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摘要：DropPath 类似于Dropout，不同的是 Drop将深度学习模型中的多分支结构随机 “失效” 而Dropout 是对神经元随机 “失效” DropPath在网络中的应用 假设在前向传播中有如下的代码： x = x + self.drop_path( self.conv(x) ) 那么在dro
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摘要：参考链接： https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017451662295584 https://blog.csdn.net/zhh763984017/article/details/120072425
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摘要：import argparse # (1) 声明一个parser parser = argparse.ArgumentParser() # (2) 添加参数 parser.add_argument("parg") # 位置参数，这里表示第一个出现的参数赋值给parg parser.add_argum
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摘要：torchvision.transforms.ToTensor() 将numpy的ndarray或PIL.Image读的图片(H,W,C)转换成形状为(C,H, W)的Tensor格式,当然，需要特别注意的是，当使用ToTensor() 将numpy转为Tensor格式时，numpy中的元素必须是u
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摘要：Image.open(img_path).convert("RGB") 读出来的图像是RGBA四通道的，A通道为透明通道，该通道值对深度学习模型训练来说暂时用不到，因此使用convert(‘RGB’)进行通道转换
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摘要：定义 torch.sort(input,dim,descending) torch.argsort(input,dim,descending) 用法 torch.sort：对输入数据排序，返回两个值，即排序后的数据values和其在原矩阵中的坐标indices torch.argsort：同torc
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摘要：形式： torch.max(input) → Tensor 返回输入tensor中所有元素的最大值： a = torch.randn(1, 3) >>0.4729 -0.2266 -0.2085 torch.max(a) #也可以写成a.max() >>0.4729 形式： torch.max(in
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摘要：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nonzero.html
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摘要：None的作用主要是在使用None的位置新增一个维度。 a = np.arange(25).reshape(5,5) print(a) ''' [[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14] [15 16 17 18 19] [20 21 22 23 24]]
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摘要：torch.stack():http://www.45fan.com/article.php?aid=1D8JGDik5G49DE1X torch.stack()个人理解：属于先变形再cat的操作，所以在哪个维度上stack，要先把原数据变成相应维度上的值。 例如：x = [1, 2], y = [
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摘要：教程链接：https://blog.51cto.com/u_15521344/5056937 注意： 一个SummaryWriter只会在文件夹中生成一个events文件(.add_scalars实际上是多个SummaryWriter) 一个SummaryWriter可以给不同的tag画图,但是画出
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摘要：1：https://blog.csdn.net/weixin_39504171/article/details/106356977 2： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.meshgrid.html
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/474153365 torch.repeat 使张量沿着某个维度进行复制, 并且不仅可以复制张量，也可以拓展张量的维度: import torch x = torch.randn(2, 4) # 1. 沿着某个维度复制 x.repeat(1,
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摘要：链接：https://blog.csdn.net/yzlh2009/article/details/114118470 情况一，索引数组为整数值 情况二，索引数组为bool值
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摘要：原文链接：https://blog.csdn.net/jackandsnow/article/details/103885422
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