Pytorch之view及view_as使⽤详解 view()函数是在torch.Tensor.view()下的⼀个函数，可以有tensor调⽤，也可以有variable调⽤。其作⽤在于返回和原tensor数据个数相同，但size不同的tensor 【Numpy中的size是元素个数，但是在Pytorch中size等价为Numpy中的shape】view函数的-1参数的作⽤在于基于另⼀参数...
vdot(self, other) view(self, *shape) view_as(self, other) vsplit(self, split_size_or_sections) where(self, condition, y) xlogy(self, other) xlogy_(self, other) xpu(self, device=None, non_blocking=False, memory_format=None) zero_(self) _coalesced_(self, *args, **kwargs) _conj...
将x4平铺成一维向量,得到x5; 将x5压缩成和x4shape一样,得到x6 1 2 x5=x4.view(x4.size(0),-1) x6=x5.detach().view_as(x4)
Pytorch view view_as2020-09-18 上传大小:39KB 所需:50积分/C币 pyTorch.docx 基本PyTorch的解释,还有一些示例 pyTorch.docx 基本PyTorch的解释,还有一些示例 上传者:weixin_66547608时间:2024-07-09 PyTorch下MNIST数据集 PyTorch下MNIST数据集,其中包含原始的MNIST的数据和预处理后直接使用的数据。
as_view " "only accepts arguments that are already " "attributes of the class." % (cls.__name__, key)) 第一个框框出来的就是各种主动抛异常,cls肯定就是我们Login类名了,http_method_names从源码中可以获取到是一个列表: http_method_names = ['get', 'post', 'put', 'patch', 'delete',...
view_as(conv.weight.data) conv.weight.data.copy_(conv_weights) 注: 1.有或者没有BN层,都先加载偏置权重参数,这是权重文件组成结构决定的(看图). 2.注意权重文件的组织顺序,然后切片分割权重不同部分,再view后,交给网络做inference.发布于 2019-06-24 19:11...
conv_weights = conv_weights.view_as(conv.weight.data) conv.weight.data.copy_(conv_weights) 该函数的介绍到此为止,你现在可以通过调用 darknet 对象上的 load_weights 函数来加载 Darknet 对象中的权重。 model = Darknet("cfg/yolov3.cfg")
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()中的.view_as(pred)是改变shape的函数 在这里target.view_as(pred)将target的shape变成了和pred一样(shape统一了才能用.eq()比较) 主函数 进行网络的训练和测试。 # 下面开始训练,这里就体现出封装起来的好处了,只要写两行就可以了 ...
🐛 Describe the bug Test code: import torch self = torch.randn([1,1,1,1], dtype=torch.complex64) other = torch.randn([1,1,1,1,2], dtype=torch.float64) self.view_as(other) Error log: Traceback (most recent call last): File "/home/yonghyeon...
x = x.view(x.size(0),-1) x = self.fc(x) output = self.out(x) returnoutput 输出网络结构: MyConvNet = ConvNet() print(MyConvNet) 输出结果: ConvNet( (conv1): Sequential( (0): Conv2d(1,16, kernel_size=(3,3), stride...