def istft(self, n_fft: int, hop_length: Optional[int] = None, def resize(self, *sizes): def resize_as(self, tensor): def split(self, split_size, dim=0): def unique(self, sorted=True, return_inverse=False, return_counts=False, dim=None): def unique_consecutive(self, return_invers...
RandomRotation是随机旋转,参数degrees表示旋转角度的范围,旋转角度可以是数字也可以是序列,如果旋转角度是数字,例如:degrees=30,则范围是(-30,30);参数resample表示重采样,其值包括:PIL.Image.NEAREST, PIL.Image.BILINEAR, PIL.Image.BICUBIC。参数expand表示扩展,其值为布尔类型,如果值为True,会保留旋转后的整个...
torch.Size([1, 3, 3]) torch.Size([1, 3, 3]) 2.2,transpose vs permute 维度交换 torch.transpose()只能交换两个维度,而.permute()可以自由交换任意位置。函数定义如下: transpose(dim0,dim1)→Tensor# See torch.transpose()permute(*dims)→Tensor# dim(int). Returns a view of the original tenso...
在先前版本的 PyTorch 中,我们通常需要指定数据类型(例如float vs double),设备类型(cpu vs cuda)和布局(dense vs sparse)作为“张量类型”。例如,torch.cuda.sparse.DoubleTensor是 Tensor 类的 double 数据类型,用在 CUDA 设备上,并具有 COO 稀疏张量布局。 在新版本中,我们将引入 torch.dtype,torch.device 和...
NEAREST, Image.BILINEAR, Image.BICUBIC][1] tensor_interpolate = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Resize(size, interpolation=interpolation), transforms.ToPILImage()]) tensor_interpolate_modify = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), ResizeModify(size, interpolation=interpolation...
这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供 Windows 支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。 ▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南
用于存储已在各种框架之间相互转换的模型的存储库。支持的框架有TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO、TFJS、TFTRT、TensorFlowLite(Float32/16/INT8)、EdgeTPU、CoreML。 - KangChou/PINTO_model_zoo
(buffer) img = self.transform(img) mask = Image.open(self.mask[index]) mask = mask.resize((self.resolution, self.resolution), Image.NEAREST) mask = transforms.ToTensor()(mask) mask = mask.squeeze() mask *= 255 mask = mask.long() assert mask.shape == (self.resolution, self....
To smooth the image, use bilinear interpolation, a resampling method that uses the distance weighted average of the four nearest pixel values to estimate a new pixel value. interpolation="bilinear" The next parameters control the size to which the validation image is cropped and resized. ...
这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供Windows支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。 ▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 ...