因为这里在处理的是一个向量,所以它的shape与它的size相同。 要想改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值,可以调用reshape函数 我们可以通过**-1**来调用此自动计算出维度的功能,们可以用x.reshape(-1,4)或x.reshape(3,-1)来取代x.reshape(3,4) 可以创建一个形状为(2,3,4)的张量,用zeros将其中所...
print('001 创建上文例子中的(4,4,1)大小的输入特征图---') input_feat = torch.tensor([[4, 1, 7, 5], [4, 4, 2, 5], [7, 7, 2, 4], [1, 0, 2, 4]], dtype=torch.float32) print(input_feat) print(input_feat.shape) print('002 创建2x2卷积核---padding 为’same’---'...
shape = [1, -1] + [1] * (len(conv_w.shape) - 2) else: shape = [-1, 1] + [1] * (len(conv_w.shape) - 2) conv_w = conv_w * (bn_w * bn_var_rsqrt).reshape(shape) conv_b = (conv_b - bn_rm) * bn_var_rsqrt * bn_w + bn_b return torch.nn.Parameter(conv_...
x = net.layer3(x) x = net.layer4[0].conv1(x) #这样就提取了layer4第一块的第一个卷积层的输出 x=x.view(x.shape[0],-1) return x model = models.resnet18() x = resnet_cifar(model,input_data)原文:https://blog.csdn.net/happyday_d/article/details/88974361好...
(x_test)).float())25y_test= Variable(torch.from_numpy(np.array(y_test).reshape(-1,1)).float())262728print(x_train.data.shape)29print(y_train.data.shape)3031print(x_test.data.shape)32print(y_test.data.shape)3334classModel(torch.nn.Module):35def__init__(self):36super(Model, ...
1、view用来改变shape。 调整Tensor的shape(通过返回一个新的Tensor),在老版本中这个函数是view(),功能上都是一样的。 a=torch.rand(4,1,28,28) print(a.shape)#torch.Size([4, 1, 28, 28]) #将后3维合并 print(a.view(4,28*28))#
1.介绍 神经机器翻译(NMT)是一种机器翻译方法,它使用人工神经网络来预测一个单词序列的可能性,通常在一个单一的集成模型中建模整个句子。 对于计算机来说,用一个简单的基于规则的系统从一种语言转换成另一种语言是最困难的问题之一,因为它们无法捕捉到过程中的细微差别。不久之后,我们开始使用统计模型,但在进入深度...
>>> x.shape[0] 1 >>> x.shape[1] 2 代码语言:javascript 复制 >>> x = torch.tensor(5.) >>> x tensor(5.) >>> x.shape torch.Size([]) # 零维度张量的shape tensor 的 reshape。同numpy一样,可以改变tensor的shape,新的tensor只是是原来tensor的视图,二者共享存储空间。
整体上差别不大,就是pytorch中dot只能针对一维数组,也就是shape为(m,)这样的矩阵,而如果是多维数组则需要使用mm,需要注意的是无论是numpy,cupy还是pytorch,矩阵的直接 “*”都是哈达玛积,也就是各位相乘不求和,而dot或者mm才是正常的矩阵相乘,也就是我们初高中熟悉的“正经”的矩阵乘法,需要注意。
acc = correct.item()/train_y.shape[0] print('epoch: ', epoch, 'loss: ', loss.item(), 'acc: ', acc) 训练结果: 可以看到第10个epoch的时候准确率就差不多98%了。 参考 【1】很多机器学习可以用到的数据集:http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php ...