import torch x = torch.tensor([3.0]) y = torch.tensor([2.0]) print(x + y, x * y, x/y, x**y) import torch x = torch.arange(4) print(x) # 可以将向量视为标量值组成的列表 print(x[3]) # 通过张量的索引来访问任一元素 print(len(x)) # 访问张量的
torch.flatten() torch.flatten(x) 等于 torch.flatten(x，0) 默认将张量拉成一维的向量，也就是说从第一维开始平坦化，torch.flatten(x，1) 代表从第二维开始平坦化。 Example： import torch x=torch.randn(2,4,2) print(x) z=torch.flatten(x) print(z) w=torch.flatten(x,1)
1、import from numpy / list 方法：torch.from_numpy(ndarray) 常见的初始化有torch.tensor和torch.Tensor 区别： tensor()：通过numpy 或 list 的现有数据初始化 Tensor()： 1、接收数据的维度（，）shape 2、接收现有的数据[,] Example： a = n
原文地址： https://www.cnblogs.com/liuzhan709/p/10092679.html ======================================================= xavier初始化出自论文Understanding the difficulty of training deep feedforward neural network, 论文讨论的是全连接神经网络，fan_i
Import from numpy a = np.array([2, 3.3]) b = torch.from_numpy(a) a = np.ones([2, 3]) b = torch.from_numpy(a) Import from list # 接受data torch.tensor([2., 3.2]) torch.FloatTensor([2., 3.2]) # 接受shape torch.FloatTensor(2, 3) # 记得初始化! ra
pytorch安装 bing官网 找对应版本下载 记住一点：-c pytorch不要加上，否则下载速度巨慢 pytorch的基本语法 tensor张量 基本概念 标量：0维张量 矢量：一维张量 矩阵：二维张量 矩阵数组：三维张量 tensor()是一个函数 代码演示： tensor = torch.arange(2,14,2)：不用手打，创建一维张量,取不到14
说明： torch.meshgrid()的功能是生成网格，可以用于生成坐标。 函数输入: 输入两个数据类型相同的一维tensor 函数输出： 输出两个tensor（tensor行数为第一个输入张量的元素个数，列数为第二个输入张量的元素个数） 注意： 1）当两个输入tensor数据类型不同或维度不是一维时会报错
一、Tensor操作 ************************************************************************************************************** （1）归并操作 函数功能mean/sum/median/mju均值/和/中位数/众数nom/dist范数/距离std/var标准差/方差cumsum/cumprod累加/累乘 import
在pytorch中，tensor有一个requires_grad参数，如果设置为True，则反向传播时，该tensor就会自动求导。tensor的requires_grad的属性默认为False,若一个节点（叶子变量：自己创建的tensor）requires_grad被设置为True，那么所有依赖它的节点requires_grad都为True（即使其他相依赖的tensor的requires
1 nn.L1Loss torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 就是 MAE(mean absolute error)，计算公式为 $\ell(x, y)=L=\left\{l_{1}, \ldots, l_{N}\right\}^{\top}, \quad l_{n}=\left|x_{n}-y_{n}\right|$ $\ell(x, y)=\left\{\begin{array}{ll}\opera
1.均匀分布torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量，包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。 参数: sizes (int...) - 整数序列，定义了输出张量的形状; out (Tensor, optinal) - 结果张量 例子：torch.rand(2, 3) 0.0836 0.615
本文简单介绍模型训练时候，使用准确率求解过程，不涉及精确率和召回率计算， 本文给出简要计算方法与代码。 计算方法： 使用top1计算为例(以下以2个batch，3个num_classes举列)： 网络预测结果形式：pred=[b,num_classes] ，如pred=[[0.6,0.8,0.9],[0.7,0.4,0.3]] 真实标签形式：label=[b]，如bat
1、创建张量 通过 tf.convert_to_tensor 函数可以创建新 Tensor，并将保存在 Python List 对象或者Numpy Array 对象中的数据导入到新 Tensor 中。 通过 tf.zeros()和 tf.ones()即可创建任意形状，内容为全0或全1的张量。 通过tf.fill(shape,value)可以创建全为自定义数值的张量，形状
第1章 Pytorch介绍与基础知识 大家好，本章是主要介绍一下深度学习框架Pytorch的的历史与发展，主要模块构成与基础操作代码演示。重点介绍Pytorch的各个组件、编程方式、环境搭建、基础操作代码演示。本章对有Pytorch开发经验的读者来说可以直接跳过；对初次接触Pytorch的读者来说，通
Lesson 13.3 梯度不平稳性与Glorot条件 从本节开始，将正式进入到优化方法的具体方法部分内容。首先是关于激活函数使用过程的优化。在上一节的结尾，我们发现，尽管激活函数的使用能够有效提升神经网络模型效果，但激活函数的简单叠加却会让模型出现很多问题。深度学习本来就是
参考：飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台 Tensor（张量）介绍 同Pytorch一样，PaddlePaddle用Tensor来表示数据，在神经网络中传递的数据均Tensor。Tensor可以将其理解为多维数组，其可以具有任意多的维度，不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape)。同一Tens
在我们平常面试和工程中会用到BN和LN，但或许没有去了解过BN和LN到底在那个维度上进行的正则化（减均值除以标准差）。下面将会采用各种例子来为大家介绍BN层和LN层各个参数以及差别。 一、BatchNorm(批标准化)： BatchNorm一共有三个函数分别是BatchNorm1d，BatchNorm2d，BatchNo
文章目录 方差的分类torch.var 方差的分类 这两者有显然的区别，为什么会有这个区别呢？ 区别有二，这两个区别互相联系，不可分割： 数据的多少。上面这个只有一部分样本，而下面这个是有完整数据，即总体，母体。目的。你是要算这部分数据的方差，还是要估计总体的方差。如果是前者，那
#将python的数据类型（列表和矩阵）转换成TensorFlow可用的tensor数据类型 import tensorflow as tf import numpy as np A = [1,2,3] B = np.array([1,2,3]) C = tf.convert_to_tensor(A) D = tf.convert_to_tensor(B) print(type(A), A) print(type(B), B) print(type(C), C) pri
1. 转换方法： 1. tensor => ndarray : tensor.numpy() 2. ndarray => tensor : tensor = torch.from_numpy(ndarray)
自动差分引擎¶ torch.autograd是 PyTorch 的自动差分引擎，可为神经网络训练提供支持。 1. 背景¶ 神经网络（NN）是在某些输入数据上执行的嵌套函数的集合。 这些函数由参数（由权重和偏差组成）定义，这些参数在 PyTorch 中存储在张量中。 训练 NN 分为两个步骤：
转载自https://www.cnblogs.com/sbj123456789/p/10839020.html，侵删 Pytorch中的Tensor常用的类型转换函数（inplace操作）： （1）数据类型转换 在Tensor后加 .long(), .int(), .float(), .double()等即可，也可以用.to()函数进行转换，所有的Tensor类型可参考https://pytorch.org/docs/s
自然语言处理笔记总目录 1 迁移学习有关概念 预训练模型 大模型，具有复杂的网络结构，参数比较多，在足够大的语料集上训练出来的模型 微调（Fine-tuning） 微调的对象：预训练模型微调的部分：改变模型的部分参数或者新增加的输出结构微调的动作：在较小的语料集上进行训练微调的目
Tensorflow代码笔记（一） tf.app.run 函数入口，类似于c/c++中的main()，大概意思是通过处理flag解析，然后执行main函数。 有两种情况： · 如果你的代码中的入口函数不叫main()，而是一个其他名字的函数，如test()，则你应该这样写入口tf.app.run(test) · 如果你的代码中的入口函数叫main()
如果是卷积之后的层 一定要先化为一个维度 exp: x = x.view(x.size(),-1) ps: view函数的解释 把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据（这里应该是因为要求地址是连续存储的），然后按照参数组合成其他维度的tensor。比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]
