Pytorch中的计算最终都可以归结为Tensor即张量的计算,所以有必要详细学习PyTorch中张量属性与运算梯度。 1 张量 Tensor是PyTorch的基础计算单位,一个张量可以是一个数字、向量、矩阵或任何多维数组。 几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广,比如我们可以将标量视为零阶张量,向量可以视为一阶张量,矩阵就是二阶张量。
[pytorch][原创]获取torch tensor中指定条件的数据 代码场景:在目标检测中获取到了类别,置信度和bbox的tensor,但是我想只想要指定类别的数据集咋办,比如只要class=1的数据,于是便有了下面代码importtorch cls=torch.Tensor( [1,1,2,3,1])conf=torch.Tensor([0.1,0.2,0.3,0.4,0.5])bbox=torch.Tensor([[1,...
Pytorch获取⽆梯度TorchTensor中的值 获取⽆梯度Tensor 遇到的问题：使⽤两个⽹络并⾏运算，⼀个⽹络的输出值要给另⼀个⽹络反馈。⽽反馈的输出值带有⽹络权重的梯度，即grad_fn= <XXXBackward0>.这时候如果把反馈值扔到第⼆⽹络中更新，会出现第⼀个计算图丢失⽆法更新的错误。哎哟喂...
pytorch 我必须承认,我对散布*和索引*操作有点迷惑--我不确定它们中的任何一个都能做我想要的,这很简单: 给定一些2-D张量 z = tensor([[1., 1., 1., 1.], 2-d索引中: inds = tensor([[0, 0], [1, 2]]) 我想在这些索引处向z添加一个标量(并高效地执行此操作 ): znew = z.somet...