Argsort:数组排序后返回原数组的索引 probs = np.array([0.075,0.15,0.075,0.15,0.0,0.05,0.05,0.2,0.25]) 我们可以借助argsort(a, axis=-1, kind=None)函数来解决该问题。np.argsort的作用是对原数组进行从小到大的排序,返回的是对应元素在原数组中的索引。 np.argsort 包括后面这几个关键参数: a 是要进...
import torch indices = torch.LongTensor([[0,0], [1,1], [2,2]])#稀疏矩阵中非零元素的坐标 indices = indices.t() #一定要转置,因为后面sparse.FloatTensor的第一个参数就是该变量,要求是一个含有两个元素的列表,每个元素也是一个列表。第一个子列表是非零元素所在的行,第二个子列表是非零元素所在...
argmin(dim=None, keepdim=False) → LongTensor argsort(dim=-1, descending=False) → LongTensor asin() → Tensor asin_() → Tensor as_strided(size, stride, storage_offset=0) → Tensor atan() → Tensor atan2(other) → Tensor atan2_(other) → Tensor atan_() → Tensor backward(gradient...
torch.argsort类似于numpy.argsort。 torch.pdist类似于scipy.spatial.distance.pdist。 torch.tensordot类似于numpy.tensordot。 torch.broadcast_tensors类似于numpy.broadcast_arrays。 torch.narrow支持稀疏张量。 torch.matrix_rank类似于numpy.linalg.matrix_rank。 torch.matrix_power类似于numpy.linalg.matrix_power。 t...
torch.argsort类似于numpy.argsort。 torch.pdist类似于scipy.spatial.distance.pdist。 torch.tensordot类似于numpy.tensordot。 torch.broadcast_tensors类似于numpy.broadcast_arrays。 torch.narrow支持稀疏张量。 torch.matrix_rank类似于numpy.linalg.matrix_rank。
-torch.load(f, map_location):f表示文件得路径,map_location指定存放位置,CPU或者GPU,这个参数挺重要,再使用GPU训练得时候再具体说。 1.2 模型保存与加载得两种方式 pytorch得模型保存有两种方式,一种是保存整个Module,另外一种保存模型得参数。 -保存和加载整个Moudle:torch.save(net,path),torch.load(fpath) ...
topk_index_sort = np.argsort(-topk_data, axis=axis) return topk_index_sort, topk_data # 示例矩阵 matrix = np.array([[4, 3, 5], [2, 1, 6]]) # 找到每一列的最大值索引和对应的值 topk_index, topk_data = numpy_topk(matrix, K=1) print("最大值索引:", topk_index) print("最...
导出参数 (mmcv) root@gpu:/data/yolov5-7.0# python export.py --weights yolov5s.pt --img-size 640 --batch-size 1 --dynamic --include onnx export: data=data/coco128.yaml, weights=['yolov5s.pt'], imgsz=[640], batch_size=1, device=cpu, half=False, inplace=False, keras=False,...
1、创建model_para.py文件,里面是模型的超参数。 importargparse classHpara(): parser=argparse.ArgumentParser() ### insert paras ### parser.add_argument('--batch_size',default=16,type=int)# batch_size parser.add_argument('--epochs',default=1,type=int)# epochs parser.add_argument('--lr...