对pytorch中x=x.view（x.size（0）,-1）的理解说明 在pytorch的CNN代码中经常会看到 x.view(x.size(0), -1)⾸先，在pytorch中的view()函数就是⽤来改变tensor的形状的，例如将2⾏3列的tensor变为1⾏6列，其中-1表⽰会⾃适应的调整剩余的维度 a = torch.Tensor(2,3)print(a)# tensor([[...
one_tensor = torch.ones((5,4)) # 创建全1 tensor zero_tensor = torch.zeros((5,4)) # 创建全0 tensor rand_tensor = torch.randn((5,4)) # 创建一个均值为0方差为1呈正态分布的随机数 tensor x = np.arange(20, dtype=np.uint8).reshape(5,4) my_tensor = torch.tensor(x) # 直接创...
drop_last:当样本数不能被batchsize整除时,是否舍弃最后一批数据 上述主要参数中num_works通常在单进程时默认为“0”,也可以在支持多进程的设备上设置为允许的“4 | 8 | 16”等。shuffle则通常设置为使用乱序(True),以使得每次数据读取具有随机性。 这里颇为重要的是“Epoch、Iteration和Batchsize”之间的关系:1...
self.model.to(conf.device) 然后在训练的命令行需要指定GPU: 1 exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7 在pytorch内部,conf.device_ids依旧是从0开始的; 训练的时候报错: 是由于batchnorm层需要大于一个样本去计算其中的参数,网上搜索了解决方法是将dataloader的一个丢弃参数设置为true: 但是我设置后依旧会报错,然...
关于PytorchMaxUnpool2d中size操作⽅式 下图所⽰为最⼤值的去池化操作，主要包括三个参数，kernel_size: 卷积核⼤⼩（⼀般为3，即3x3的卷积核）, stride:步，还有⼀个新的size。从图中可以看出，它将维度4x4的去池化结果变为5x5。主要通过排序的⽅法，将4x4⾥⾯的元素按⾏展开为 （0,0,0...