torch.nn.ConvTranspose1d 1维的解卷积操作(transposed convolution operator,注意改视作操作可视作解卷积操作,但并不是真正的解卷积操作) 注意 由于内核的大小,输入的最后的一些列的数据可能会丢失。因为输入和输出是不是完全的互相关。因此,用户可以进行适当的填充(padding操作)。 torch.nn.ConvTranspose1d(in_channe...
直接对tensor进行操作而不需要另外开辟内存空间,一般是在操作符的后面加_(下划线) 但更多还是直接重新赋值。 x = torch.ones(3, 3) print(x.shape) # torch.Size([3, 3]) # unsqueeze 进行 inplace x.unsqueeze_(0) print(x.shape) # torch.Size([1, 3, 3]) # transpose 进行 inplace x.transpos...
如果要改变原始Tensor的形状和内容,可以使用torch.t函数或者transpose_方法。例如: import torch x = torch.arange(16).reshape(4,-1) # 创建一个4x4整数矩阵,并使用-1表示自动推断某一维度大小 print(x) tensor([[0.00e+00 -inf ,nan ,nan ] [-inf ,nan ,nan ,nan ] [-inf ,nan ,nan ,nan ] ...
6.7.1.2 torch.transpose:交换两个维度 6.7.2 翻转:torch.flip vs torch.rot90 6.7.2.1 torch.flip:对特定的维度进行翻转 6.7.2.2 torch.rot90:翻转90度 6.8 填充(重要) 6.8.1 full 6.8.2 scatter_(重要) 7 运算 7.1 全部运算查看 7.2 乘法和矩阵乘 7.3 in-place操作 7.4 广播机制 7.4.1 右对齐,这个...
8. numpy中transpose和swapaxes 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 ...
transpose(2, 3).contiguous().view(-1, c) temp_target = target.view(-1) CE_loss = nn.NLLLoss(ignore_index=num_classes)(F.log_softmax(temp_inputs, dim = -1), temp_target) return CE_loss def Dice_loss(inputs, target, beta=1, smooth = 1e-5): n, c, h, w = inputs....
另外,t和transpose支持inplace操作,而permute不行,这也是他们显著的区别之一。 设备之间移动 我们可以通过device这个属性看到tensor当前所在的设备: 我们可以通过cuda函数将一个在CPU的tensor转移到GPU,但是不推荐这么干。比较好的办法是使用to方法来进行设备转移。
torch.detach() —新的tensor会脱离计算图,不会牵扯梯度计算。 torch.clone() — 新的tensor充当中间变量,会保留在计算图中,参与梯度计算(回传叠加),但是一般不会保留自身梯度。 原地操作(in-place, such as resize_ / resize_as_ / set_ / transpose_) 在上面两者中执行都会引发错误或者警告。
pytorch中大多数的操作都支持 inplace 操作,也就是可以直接对 tensor 进行操作而不需要另外开辟内存空间,方式非常简单,一般都是在操作的符号后面加_ inplace参数的理解: 修改一个对象时: inplace=True:不创建新的对象,直接对原始对象进行修改; inplace=False:对数据进行修改,创建并返回新的对象承载其修改结果2...
torch.utils.data import DataLoaderimport matplotlib.pyplot as pltfrom data_set import DataSetfrom utils import *import torchvisionfrom PIL import Imagefrom torchvision import transformsimport cnndef imshow(img): img = img / 2 + 0.5 npimg = img.numpy() plt.imshow(np.transpose(npimg,...