image_path='path_to_image.jpg'image=Image.open(image_path)# 将图像应用到转换对象上 input_data_tensor=transform(image)# 打印转换后的张量的属性print(input_data_tensor.shape)print(input_data_tensor.dtype)# 可以将张量传递给模型进行进一步处理和推理 output=model(input_data_tensor.unsqueeze(0)) 在...
现在我们可以进行推理了。不要忘记将模型切换到评估模式并将其也复制到 GPU。结果,我们将得到对象属于哪个类的概率 tensor[1, 1000]。 model.eval() model.cuda() output = model(input) 为了获得人类可读的结果,我们需要后处理步骤。分类标签可以在imagenet_classes.txt中找到。计算Softmax以获得每个类别的百分比...
drop_last=False)deftrt_version():returntrt.__version__deftorch_device_from_trt(device):ifdevice == trt.TensorLocation.DEVICE:returntorch.device("cuda")elifdevice == trt.TensorLocation.HOST:returntorch.device("cpu")else:returnTypeError("%s is not supported by torch"% device)deftorch_dtype...
fromtorch2trt.torch2trtimport*@tensorrt_converter('torch.zeros')defconvert_zeros(ctx):size=ctx.method_argsoutput=ctx.method_returnkwargs=ctx.method_kwargsdtype=kwargs.get('dtype')zeros_tensor=torch.zeros(*size,dtype=dtype)output._trt=add_trt_constant(ctx.network,zeros_tensor) 再运行convert.py...
在pytorch中,tensor的实际数据以一维数组(storage)的形式存储于某个连续的内存中,以“行优先”进行存储。 1. tensor的连续性 tensor连续(contiguous)是指tensor的storage元素排列顺序与其按行优先时的元素排列顺序相同。如下图所示: 出现不连续现象,本质上是由于pytorch中不同tensor可能共用同一个storage导致的。
下面是 Pytorch 中的导出 tensor 示例: 代码语言:javascript 复制 importioimporttorch defsave_tensor(device):my_tensor=torch.rand(3,3).to(device);print("[python] my_tensor: ",my_tensor)f=io.BytesIO()torch.save(my_tensor,f,_use_new_zipfile_serialization=True)withopen('my_tensor_%s.pt'%...
CPU tensor与GPU tensor之间的互相转换通过tensor.cuda和tensor.cpu方法实现,此外还可以使用tensor.to(device)。Tensor还有一个new方法,用法与torch.Tensor一样,会调用该tensor对应类型的构造函数,生成与当前tensor类型一致的tensor。torch.*_like(tensora)可以生成和tensora拥有同样属性(类型,形状,cpu/gpu)的新tensor。
Python图像库PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库,但是由于其强大的功能与众多的使用人数,几乎已经被认为是python官方图像处理库了。 transforms的函数 transforms.Compose()函数 torchvision.transforms是pytorch中的图像预处理包。一般用Compose把多个步骤整合到一起: ...
tensor,所以直接搜索torchvision.transforms,看里面的文档,在文档里面搜索to_tensor,里面有对这个函数的...
张量(Tensor)是线性代数中的一种数据结构,是向量和矩阵的推广,我们可以在张量上进行算术运算。Tensors 类似于 NumPy 的 ndarrays ,同时 Tensors 可以使用 GPU 进行计算 判断是否是张量 importtorch var_1=1print(torch.is_tensor(var_1))# False tensor的几种属性 ...