nn.MSELoss(reduction='sum') learning_rate = 1e-4 for t in range(500): #Perform forward propagation by passing the input tensor x to the model to get the predicted output tensor y_pred. y_pred = model(x) #Compute the loss function using mean squared error to measure the difference ...
print('create tensor:') a = torch.tensor([1, 2, 3]) # 由指定数据创建 print(a) # tensor([1, 2, 3]) b = torch.empty(1, 3) # 创建一个指定大小但未初始化的tensor print(b) # tensor([[9.7209e+14, 4.5914e-41, 9.7209e+14]]) c = torch.zeros(1, 3) # 创建一个指定大小且...
0]=-1print("numpy array: ",arr)# 输出:# numpy array:[[-123]#[456]]print("tensor : ",t)# 输出:#tensor([[-1,2,3],#[4,5,6]],dtype=torch.int32)
参与softmax 计算的元素与 sum 方法很相似,对于 tensor a 在 dim = 0 进行 softmax,输出结果 b 实际上是 b[ 0 ][ i ][ j ] + b[ 1 ][ i ][ j ] 的值为 1.即其他维度索引保持一致,而在进行 softmax 维度索引由 0 至 si变化,如 b[ 0 ][ 0 ][ 1 ] + a[ 1 ][ 0 ][ 1 ] 的...
Pytorch之Tensor学习 Tensors是与数组和矩阵类似的数据结构,比如它与numpy 的ndarray类似,但tensors可以在GPU上运行。实际上,tensors和numpy数组经常共用内存,消除了拷贝数据的需要。Tensors被优化的可以自动求微分。 import torch im
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) images.sum('C') images.select('C', index=0) # 也可以这么设置 tensor = torch.rand(3,4,...
num_classes=1000defconv1x1(in_planes,out_planes,stride=1):returnnn.Conv2d(in_planes,out_planes,kernel_size=1,stride=stride,bias=False)classResNetBase(nn.Module):def__init__(self,block,inplanes,num_classes=1000,groups=1,width_per_group=64,norm_layer=None):super(ResNetBase,self).__init...
torch.nonzero(tensor).size(0) # number of non-zero elements torch.nonzero(tensor == 0).size(0) # number of zero elements 1. 2. 3. 4. 4. 判断两个张量相等 torch.allclose(tensor1, tensor2) # float tensor torch.equal(tensor1, tensor2) # int tensor ...
PyTorch Zero Redundancy Optimizer 是一类旨在解决数据并行训练和模型并行训练之间权衡问题的算法。Zero Redundacy Optimizer 的思想来源于微软的ZeRO,具体实现是基于 Fairscale 的OSS。
from_numpy(np.array([[1, 2], [3, 4]])) #将 tensor 转换成 numpy array a.numpy() # 延伸 a.tolist() # 这里不能使用,你知道什么时候可以用 item 么? # a.item() 5 单元素Tensor转成Python数值 agg = tensor.sum() # 转换成 Python 数值 agg_item = agg.item() print(agg_item, ...