PyTorch也是动态图模式,但是与TensorFlow不同,它是每个需要计算Tensor会拥有grad_fn以追踪历史操作的梯度。 TensorFlow 2.0引入的eager提高了代码的简洁性,而且更容易debug。但是对于性能来说,eager执行相比Graph模式会有一定的损失。这不难理解,毕竟原生的Graph模式是先构建好静态图,然后才真正执行。这对于 在分布式训练、...
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,'float')) print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})) 大家看这段代码里,第一步是导入mnist数据集,然后设置了一个占位符x来表...
我目前的方法是使用tf.select,如下所示: tf.reduce_max(my_tensor,axis=1)), my_tensor) 其思想是使用tf.reduce_max创建一个张量,即每行的最大值,然后使用tf.equal创建一个布尔张量, 浏览4提问于2017-02-25得票数 2 2回答 求tensorflow中向量y的每个元素的一个条件 我试图对向量y的每个元素求一...
max_value=tf.reduce_max([[1,3,2],[4,5,6]],axis=0)withtf.Session()assess:max_value=sess.run(max_value)print(max_value)print(np.max([[1,3,2],[4,5,6]],axis=0))### 输出[456][456]
如何理解np.sum tf.reduce_sum( tf.reduce_max tf.reduce_mean)等对tensor和高维矩阵的axis选择的操作 一个不是很简单,但是很好理解的方法是:你的输入矩阵的shape是(2,2,4),那么当axis=0时,就是在第一个dimension上进行求和,最后得到的结果的shape就是去掉第一个dimension后的shape,也就是(2,4)。具体的...
PyTorch 的 DataLoader 可以设置训练数据的Train = False 避免在测试数据库中对数据进行训练,而 Tensorflow 就只能在搭建网络的时候才能声明。 如果tensorflow加载本地的数据集:train_dataset = get_dataset(路径),如果是从一个URL下载文件,可以用如下的tf.keras.utils.get_...
和PyTorch通过工具进行自动迁移不同,本文使用手动迁移TensorFlow的方法,这里我们使用的原始代码来自CRNN(GitHub - MaybeShewill-CV/CRNN_Tensorflow: Convolutional Recurrent Neural Networks(CRNN) for Scene Text Recognition),使用的TensorFlow版本为1.15(NPU),参考手册链接参考昇腾社区-官网丨昇腾万里 让智能无所不及。
当然转换的原理都是一样的,对着规格书码就行,这里就不再赘述了,可以试着改改上一节的一些参数,也可以移步 Tensorflow 或者 Pytorch 的代码仓库找找看。 其他浮点数 上述这些 reduce precision 浮点,基本上都是 NV 在主导使用的,除此之外,还有一些诸如 AMD 的fp24,Pixar pxr24 之类的浮点数在其他厂商或者机构...
Hey, Are there pytorch equivalences for tf's functions such as: reduce_sum() or reduce_prod()? Thanks!Member soumith commented May 2, 2017 torch.sum and torch.prod Next time, ask questions on discuss.pytorch.org soumith closed this as completed May 2, 2017 zasdfgbnm pushed a commit ...
print(f'batch {i + 1}, loss {tf.reduce_sum(l):.3f}') ``` 请注意,在 10 次迭代之后,错误已降至一个小值。现在我们来看看我们学到的内核张量。 ```{.python .input} d2l.reshape(conv2d.weight.data(), (1, 2)) ``` ```{.python .input} #@tab pytorch d2l.reshape(conv2d.weight....