[4., 5., 6.]], device='cuda:0') 1. 2. 3. 4. 在上述代码中,我们首先创建了一个形状为(2, 3)的张量x,然后使用x.to(device)将其转换为GPU可用的格式。其中,device是一个torch.device对象,可以使用torch.cuda.is_available()函数来判断是否支持GPU加速。 import torch from torch import nn from ...
device = torch.device("cuda") # a CUDA device object y = torch.ones_like(x, device=device) # directly create a tensor on GPU x = x.to(device) # or just use strings ``.to("cuda")`` z = x + y print(z) print(z.to("cpu", torch.double)) # ``.to`` can also change dt...
from snntorch import spikeplot as splt from snntorch import utils import torch.nn as nn device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu") # neuron and simulation parameters spike_grad = surrogate.atan() beta = 0.5 # Initialize Network net = nn.Sequent...
import randomfrom torch_geometric.utils import to_networkximport networkx as nxdef convert_to_networkx(graph, n_sample=None): g = to_networkx(graph, node_attrs=["x"]) y = graph.y.numpy() if n_sample is not None: sampled_nodes = random.sample(g.nodes, n_sample) g =...
import numpy as np a = np.zeros([2, 2]) out = torch.from_numpy(a) # out = out.to(torch.device("cuda")) out = out.to(torch.device("cpu")) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 2. AutoGrad的概念 torch.autograd.grad(outputs, inputs, grad_ outputs=None, retain graph= None,create...
第二步: 将数据集重新转换为原来的样子, 即转换为numpy格式,变化颜色通道, 将均值和标准差弥补上,使用image.clip(0, 1) 将数据限制在0和1之间,最后进行图像的显示 第二部分: 数据集的训练工作 第一步: 使用 initiallize_model() 初始化网络 第二步: 对网络进行训练, 将效果最好的结果保存在路径下,返回最...
numpy 数组对象是 NumPy 中最核心的组成部分,这个数组叫做 ndarray,是“N-dimensional array”的缩写。其中的 N 是一个数字,指代维度. 在 NumPy 中,数组是由 numpy.ndarray 类来实现的,它是 NumPy 的核心数据结构。 而Python 中的列表,其实也可以达到与 NumPy 数组相同的功能,但它们又有差异,做个对比你就能体...
2.6 从numpy创建Tensor# Torch code: x = torch.from_numpy(x).float() # PaddlePaddle code x = paddle.to_tensor(x).astype(np.float32) In [7] import paddle x=paddle.to_tensor([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]) sample_lst=[0,5,7,11] x[sample_lst] Tensor(shape=[4], dtype...
device = 'cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' if type(X) is np.ndarray: X = torch.from_numpy(X) X = X.float() X = X.to(device) # 在图片外框位置不变的情况下,对里面的图片/矩阵进行旋转,切变,缩放和移动,先旋转再移动,旋转中心默认是图片/矩阵中心,通过center参数可以修改...
PyTorch中的张量(Tensor)类似NumPy中的ndarrays,之所以称之为Tensor的另一个原因是它可以运行在GPU中,以加速运算。 PyTorch中的Tensor也有自己的数据类型定义方式,常用的如下。 1. Tensor 基本数据类型 1.1 torch.FloatTensor 用于生成数据类型为浮点型的Tensor,传递给torch.FloatTensor的参数可以是一个列表,也可以是一个...