使用数组的reshape方法,可以创建一个改变了尺寸的新数组,原数组的shape保持不变; >>> a = np.array([1, 2, 3, 4]);b = np.array((5, 6, 7, 8));c= np.array([[1, 2, 3, 4],[4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]) >>> b array([5, reshape函数python 数组 转载
2. 使用.shape属性 除了.size()方法,PyTorch还提供了.shape属性来查看tensor的形状。.shape属性实际上是.size()方法的一个别名,下面是一个例子: importtorch# 创建一个3x4的零tensorx=torch.zeros(3,4)print(x.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 输出结果将是: torch.Size([3, 4]) 1. 3. 使用.view()...
1.tf.constant(value,dtype=None,shape=None,name=’Const’) 创建一个常量tensor,按照给出value来赋值,可以用shape来指定其形状。value可以是一个数,也可以是一个list。如果是一个数,那么这个常量中所有值都按该数来赋值。如果是list,那么len(value)一定要小于等于shape展开后的长度。赋值时,先将value中的值逐...
shape[1], 16, dataset.num_classes) # 定义损失函数和优化器 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 训练模型 for epoch in range(200): logits = model(g, g.ndata['feat']) loss = criterion(logits[g.ndata['train_mask']], g.n...
X=X.to(torch.float32) Y, state=self.rnn(X, state) # 全连接层首先将Y的形状改为(时间步数*批量大小,隐藏单元数) # 它的输出形状是(时间步数*批量大小,词表大小)。 output=self.linear(Y.reshape((-1, Y.shape[-1]))) returnoutput, state ...
torch.IntTensor([out.size(0)] * out.shape[1]) loss = criteron(out, text, pred_lengths, lengths) loss.backward() optimizer.step() epoch_loss += loss.item() epoch_loss /= len(train_dl.dataset) print('epoch{}_loss'.format(m), epoch_loss) val_loss = 0.0 with torch.no_grad()...
tmp=torch.zeros([img.shape[0], h, w]) start= random.randint(0, w - w_real - 1)ifself.is_test: start=0 tmp[:, :, start:start+ w_real] =img img=tmpreturnimg 实现了一个图片预处理函数`resizeNormalize`,用于将输入的图片调整大小并进行归一化处理。
(X_train.shape[1], 64) self.layer2 = nn.Linear(64, 32) self.output_layer = nn.Linear(32, 1) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x): x = self.relu(self.layer1(x)) x = self.relu(self.layer2(x)) x = torch.sigmoid(self.output_layer(x)) # 使用sigmoid输出概率 ...
import numpy as npimport torchfrom torch import nnfrom torch.nn import initfrom torch.nn.parameter import Parameterclass ShuffleAttention(nn.Module):def __init__(self, channel=512, reduction=16, G=8):super().__init__()self.G = Gself.channel = channelself.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool...
1)先去官网找一下,算子的定义https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.LeakyReLU.html#torch.nn.LeakyReLU,然后在pytorch环境下,运行下算子,了解各种参数的意义。 2)分析计算实现的方法,查找AscendC官方文档,在标量双目指令中有LeakyRelu算子,本例可以直接使用。对没有直接API实现的算子,需要先分解成基...