to(device) return loss, nTotal.item() 6.2.7 torch.masked_select 上面都是基于索引选择元素。masked_select 用于基于True 所在的位置选择元素。 x = torch.randn(3, 4) x mask = x.ge(0.5) mask # mask 是由 True 或 False 组成,基于 True torch.masked_select(x, mask)...
你可以把张量看作多维数组,但相较于ndarray,Tensor 包含了grad、requires_grad、grad_fn、device 等属性,是为服务于神经网络而设计的类型, 标量可以看作是零维张量、向量可以看作是一维张量、矩阵可以看作是二维张量。 若把二维张量看作一个平面,三维张量就是多个二维张量平面两两平行摆放。灰度图像是典型的二维张量...
netD.zero_grad() real_images = data[0].to(device) b_size = real_images.size(0) label = torch.ones(b_size).to(device) # 真图片的标签是1 output = netD(real_images).view(-1) # 判别器学习真的图片 real_loss = loss_fn(output, label) real_loss.backward() D_x = output.mean()....
img_size = opt.img_size# 初始化设备device = torch_utils.select_device(opt.device)# 初始化模型model = Darknet(opt.cfg, img_size)# 加载权重attempt_download(weights)ifweights.endswith('.pt'):# pytorch格式model.load_state_dict(torch.load(weights, map_location=device)['model'])else:# dark...
m) x.new_*(size):创建一个tensor,复制x的dtype和device。星号位置可以写任意的tensor生成函数。可以赋值强行修改dtype和device n) *_like(tensor):创建一个size和tensor一样的张量。。星号位置可以写任意的tensor生成函数 二、算术(这里的x、y均为张量) ...
--> input_metadata_ --> [(type, shape, device)...] = [(CPUFloatType|[]|cpu])] --> self_sizes (std::vector<int64_t>) = (2, 2) --> self_numel = 4 --> apply() --> 使用 MulBackward0 的apply #Variable实例 gemfieldout --> grad...
#在PyTorch 1.3之前,需要使用注释# Tensor[N, C, H, W]images = torch.randn(32, 3, 56, 56)images.sum(dim=1)images.select(dim=1, index=0) # PyTorch 1.3之后NCHW = [‘N’, ‘C’, ‘H’, ‘W’]images = torch.randn(32, 3, 56, 56, names=NCHW)...
torch模块包含了一些pytorch的常用激活函数,如Sigmoid(torch.sigmoid)、ReLu(torch.relu)和Tanh(torch.tanh);同时也包含了pytorch张量的一些计算操作,如矩阵的乘法()、张量元素的选择(torch.select)。注意,该模块中计算的对象大多数是pytorch张量。 例: a = torch.randn(1,2,3,4,5) ...
在上方的文本框输入 >python:select interpreter 点击选择解释器，可以看到当前电脑中有多个Python解释器，我们选择conda环境下的。同时可以看到，在C:\veighna_studio路径下还有另外一个版本的python，为了避免干扰，我们可以将该路径下的Python文件删掉 5.2 测试上述环境是否搭建完成 点击文件-打开文件夹，选择一个测试...
该函数torch_utils.select_device()将自动查找可用的GPU,除非输入'cpu' 对象Darknet是在PyTorch上初始化YOLOv3架构的,并且需要使用预先训练的权重来加载权重(目前不希望训练模型) 预测视频中的目标检测 接下来,将读取视频文件,并使用对象边界框重写视频。以下3个GitHub Gist是predict_one_video将在最后使用的功能的一...