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...
center=None) 功能:依degrees随机旋转一定角度 参数: degress- (sequence or float or int) ,若为单个数,如 30,则表示在(-30,+30)之间随机旋转 若为sequence,如(30,60),则表示在30-60度之间随机旋转 resample- 重采样方法选择,可选 PIL.Image.NEAREST, PIL.Image.BILINEAR, PIL.Image.BICUBIC,默认为最近...
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...
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
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...
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
解决:目前没有好的解决办法 设置opset_version=10,使用nearest上采样可以运行 更新:在https://github.com/NVIDIA/TensorRT/issues/284,开发者回复说 TensorRT only supports assymetric resizing at the moment,也就是说nearest是可以用的,但是bilinear上采样还没有得到TensorRT的支持。
(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....
interpolation = "bilinear" The next parameters control the size to which the validation image is cropped and resized. val_crop_size = 299 val_resize_size = 342 The pre-trained Inception V3 model is chosen to be downloaded from torchvision. model_name = "inception_v3" pretrained = True ...