随笔分类 - Pytorch征程
摘要:引言 本篇介绍Pytorch属性统计的几种方式。 统计属性 求值或位置 norm mean sum prod max, min, argmin, argmax kthvalue, topk norm norm 与 normalize norm指的是范数,并不是normalize。 normalize
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摘要:引言 本篇介绍tensor的数学运算。 基本运算 add/minus/multiply/divide matmul pow sqrt/rsqrt round 基础运算 可以使用 + - * / 推荐 也可以使用 torch.add, mul, sub, div 1234567891011121314
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摘要:引言 本篇介绍tensor的拼接与拆分。 拼接与拆分 cat stack split chunk cat numpy中使用concat,在pytorch中使用更加简写的 cat 完成一个拼接 两个向量维度相同,想要拼接的维度上的值可以不同,但是其它维度上的值必须相同。 举个例子:还是按照前面的,想将
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摘要:引言 本篇介绍tensor的维度变化。 维度变化改变的是数据的理解方式! view/reshape:大小不变的条件下,转变shape squeeze/unsqueeze:减少/增加维度 transpose/t/permute:转置,单次/多次交换 expand/repeat:维度扩展 view re
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摘要:引言 本篇介绍Pytorch 的索引与切片 索引 1234567 In[3]: a = torch.rand(4,3,28,28)In[4]: a[0].shape # 理解上相当于取第一张图片Out[4]: torch.Size([3, 28, 28])In[5]: a[0,0].shape #
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摘要:引言 本篇介绍创建tensor的几种方式 Import from numpy from_numpy() float64 是 double 类型,也就是说从numpy导入的float其实是double类型。 从numpy导入的 int 还是 int 类型 1234567891011 In[2]: im
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摘要:引言 本篇介绍Pytorch的基础数据类型,判断方式以及常用向量 基础数据类型 torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵。 目前在1.2版本中有9种类型。 同python相比,pytorch没有string类型; 由于pytorch是面向计算的,对于字符这种通常通过编码下手; 怎
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摘要:环境配置篇 安装cuda 更新nvidia驱动 打开GeForce Game Ready Driver或在 GeForce Experience中下载符合自己gpu的程序。 选择cuda 打开nvidia控制面板 点击帮助、点击系统信息、在点击组件在3D设置中可以看到cuda信息 在我升级过nvid
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