transforms.functional.to_tensor 的作用 importtorchvision.transforms as transforms image= transforms.functional.to_tensor(image) Convert aPILImageornumpy.ndarrayto tensor. This function does not support torchscript
sed -i '' 's/from torchvision.transforms.functional_tensor import rgb_to_grayscale/from torchvision.transforms.functional import rgb_to_grayscale/' venv/lib/python3.10/site-packages/basicsr/data/degradations.py linux sed -i 's/from torchvision.transforms.functional_tensor import rgb_to_grayscale...
torch.nn.functional.conv_transpose1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilation=1)→ Tensorsource在由几个输入平面组成的输入图像上应用1D转置卷积,有时也被称为去卷积。 有关详细信息和输出形状,参考ConvTranspose1d。
参数: input(Tensor) – 输入张量 size(intorTuple[int] orTuple[int,int] orTuple[int,int,int]) –输出大小. scale_factor(floatorTuple[float]) –指定输出为输入的多少倍数。如果输入为tuple,其也要制定为tuple类型 mode(str) –可使用的上采样算法,有'nearest','linear','bilinear','bicubic','triline...
We further endow this category with a factorization system and investigate the precise relation with the proper maps, building on an approach which we previously developed with the eye on the category of schemes (Lowen and Mestdagh, J. Pure Appl. Algebra 217 (11), 2180鈥 2197, 2013 ). We...
例子:>>> ps = nn.PixelShuffle(3) >>> input = autograd.Variable(torch.Tensor(1, 9, 4, 4)) >>> output = ps(input) >>> print(output.size()) torch.Size([1, 1, 12, 12])torch.nn.functional.pad(input, pad, mode='constant', value=0)...
tensor([1, 2, 3, 4, 5]) # 假设标签为5个类别之一 # 实例化模型和损失函数 model = SimpleFC(5, 10, 5) # 输入大小为5,隐藏层大小为10,输出大小为5 criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 使用交叉熵损失函数 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 使用随机梯度下降优化...
input– 输入tensor, 形状为 weight– 卷积核, 形状为 bias– 可选的偏置, 形状为 . 默认值: None stride– 卷积核的步幅, 可以是单个数字或一个元素元组(sW,). 默认值: 1 padding– 在输入的两边隐式加零. 可以是单个数字或一个元素元组(padW, ). 默认值: 0 dilation– 核元素之间的空洞. 可以是单...
relu_=_add_docstr(torch.relu_,r"""relu_(input)->Tensor In-place versionof:func:`~relu`.""") 至此我们对 RELU 函数在torch中的出现有了一个深入的认识。实际上作为基础的两个包,torch.nn与torch.nn.functional的关系是引用与包装的关系。
填充Tensor. 目前为止,只支持2D和3D填充. Currently only 2D and 3D padding supported. 当输入为4D Tensor的时候,pad应该是一个4元素的tuple (pad_l, pad_r, pad_t, pad_b ) ,当输入为5D Tensor的时候,pad应该是一个6元素的tuple (pleft, pright, ptop, pbottom, pfront, pback). ...