torch.eq(input, other, *, out=None) Parameters(参数): input :必须是一个Tensor,该张量用于比较 other :可以是一个张量Tensor,也可以是一个值value expand() Pytorch expand_as()函数 expand(*sizes) 将张量扩展为和参数sizes一样的大小。 最近邻-k nearest neighbors 1.the top-k nearest neighbors torc...
accuracy = torch.eq(predict_y, val_label).sum().item()/val_label.size(0) # 精确度的计算。torch.eq()的作用是对两个张量Tensor进行逐元素的比较,若相同位置的两个元素相同,则返回True;若不同,返回False # torch.eq().sum()就是将所有值相加,返回的是一个列表[x] # torch.eq().sum().item(...
print(torch.eq(A,C)) # tensor([True, True, True, True, True, True]) # tensor([[True, True, True, True, True, True]]) print(torch.equal(A,B)) print(torch.equal(A,C)) # True # False 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. torch.ge()函数 torch.gt()函...
只实现了__iter__的对象就是可迭代对象(Iterable), 可以使 Collections.abc 里面的Iterator和Iterable配合isinstance函数来判断一个对象是否是可迭代的,是否是迭代器对象,如下给出迭代对象和迭代器的对比示例代码: classB(object):def__next__(self):raiseStopIterationdef__iter__(self):returnNoneclassA(object):...
评估函数如下: defevaluation(outputs, labels):#outputs => 预测值,概率(float)#labels => 真实值,标签(0或1)outputs[outputs >= 0.5] = 1#大于等于 0.5 为正面outputs[outputs < 0.5] = 0#小于 0.5 为负面accuracy =torch.sum(torch.eq(outputs, labels)).item()returnaccuracy ...
我们使用jquery选择器时如果有多个结果,我们可以使用eq函数选择指定下标的元素例如此处 ruben let ruben = $('.ruben').eq...(1) console.log(ruben.text()) 我这里选择第二个元素,就使用eq(1) 打印结果为:
torch.clamp()函数用于将张量中的元素限制在指定范围内。具体来说,它可以将张量中的元素限制在一个最小值和最大值之间。该函数的语法如下:torch.clamp(input, min,...
Python3中已经不能使用cmp()函数了,被如下五个函数替代: 代码语言:javascript 复制 importoperator #首先要导入运算符模块 operator.gt(1,2)#意思是greater than(大于) operator.ge(1,2)#意思是greater and equal(大于等于) operator.eq(1,2)#意思是equal(等于) ...
__neg__ (-)、__pos__ (+)和__abs__函数。 2.2.2 二元运算符 __lt__ (<)、__le__ (<=)、__eq__ (==)、__ne__ (!=)、__gt__ (>)和__ge__ (>=)。 2.2.3 算术运算符 __add__ (+)、__sub__ (-)、__mul__ (*)、__truediv__ (/)、__floordiv__ (//)、__mod...
百度试题 结果1 题目PyTorch中,torch.Tensor()是python函数 A. 正确 B. 错误 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏