>>> torch.squeeze(t, dim=1).shape torch.Size([1, 2, 3, 1]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 5. torch.unsqueeze(input, dim, out=None) 功能:依据dim扩展维度 参数: dim:扩展的维度 四、张量的数学运算 张量的数学运算包括:加减乘除、对数、指数、幂函数和三角函数等。常用的函数如下: torch.add...
torch . t( input , out = None ) --> Tensor 输入一个矩阵(2维张量),并转置0,1维。可以被视为函数transpose(input,0,1)的简写函数。 参数: --input(Tensor):输入张量 --out(Tensor,optional):结果张量 例子: >>> x = torch.randn(2, 3) >>> x 0.4834 0.6907 1.3417 -0.1300 0.5295 0.2321 [...
CrossEntropyLoss()是一个类,类中调用了torch.nn.functional.cross_entropy()方法,而torch.nn.functional.cross_entropy()方法又调用了log_softmax()和nll_loss()方法。即CrossEntropyLoss()类封装了一系列函数,使得直接输入网络的预测值和标签即可计算损失。
9. inplace操作 10. torch.nn.MaxUnpool2d() 11. pytorch learning rate decay 12. os.walk 13. replace 1. make_grid() 2. join与os.path.join() 1.join()函数 语法:‘sep’.join(seq) 参数说明: sep:分隔符。可以为空 seq:要连接的元素序列、字符串、元组、字典等 上面的语法即:以sep作为分隔...
3. 定义一个损失函数 4. 在训练样本数据上训练网络 5. 在测试样本数据上测试网络 1.加载并归一化CIFAR10 使用torchvision,用它来加载CIFAR10数据非常简单 import torch import torchvision import torchvision.transformsastransforms torchvision数据集的输出是范围在[0,1]之间的PILImage,我们将他们转换成归一化范围为[...
squeeze(input, dim=None, *, out=None) 去掉input(Tensor)中长度为1的维度,返回这个Tensor。如果有dim就只对指定维度进行squeeze操作。 返回值与input共享储存空间。 示例代码: >>> x = torch.zeros(2, 1, 2, 1, 2)>>> x.size()torch.Size([2, 1, 2, 1, 2])>>> y = torch.squeeze(x)>...
我们定义了模型的超参数,并使用上述定义的GRUModel类初始化了模型。我们采用MSELoss()作为损失函数,并使用Adam优化器进行训练。 超参数设置 # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() # 使用均方误差损失函数 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 使用Adam优化器,并设...
4. 形状操作:torch模块支持对张量的形状进行操作,如torch.reshape()用于改变张量的形状,torch.transpose()用于交换张量的维度,torch.unsqueeze()用于增加张量的维度,torch.squeeze()用于减少张量的维度等。 5. 线性代数:torch模块提供了一些常用的线性代数函数,如torch.mm()用于矩阵相乘,torch.matmul()用于多个矩阵相乘...
我们定义了模型的超参数,并使用上述定义的GRUModel类初始化了模型。我们采用MSELoss()作为损失函数,并使用Adam优化器进行训练。 超参数设置 # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() # 使用均方误差损失函数 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 使用Adam优化器,并设...
indices=torch.nonzero(tensor>=5).squeeze() #取出满足条件的元素值 values=tensor[tensor>=5] print("满足条件的元素索引:",indices) print("满足条件的元素值:",values) ``` 在上面的示例中,我们使用了`torch.nonzero()`函数找出了张量中大于等于5的元素的索引,然后根据这些索引取出了满足条件的元素值。