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...
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)...
# Select and perform an action action = select_action(state) _, reward, done, _ = env.step(action.item()) reward = torch.tensor([reward], device=device) # Observe new state last_screen = current_screen current_screen = get_screen() if not done: next_state = current_screen - ...
1#以下代码只有在PyTorch GPU版本上才会执行2iftorch.cuda.is_available():3device = torch.device("cuda")#创建device在GPU。cuda是一个英伟达开发的并行4y = torch.ones_like(x, device=device)#直接创建一个在GPU上的tensor5x = x.to(device)#等价于 .to("cuda")6z = x +y7print(z)8print(z.t...
#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)...
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) ...
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...
Expected objectofdevice type cuda but got device type cpu 显然,有些情况下你无法回避它,但大多数情况(如果不是全部)都在这里。其中一种情况是初始化一个全0或全1的张量,这在深度神经网络计算损失的的时候是经常发生的,模型的输出已经在cuda上了,你需要另外的tensor也是在cuda上,这时,你可以使用*_like操作符...
--> 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...
device = torch_utils.select_device(device='cpu' if ONNX_EXPORT else opt.device) if not os.path.exists(out): os.makedirs(out) # make new output folder # Initialize model model = Darknet(opt.cfg, opt.img_size) # Load weights