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...
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 =...
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...
importnumpyasnpimporttimeimporttorch.backends.cudnnascudnn cudnn.benchmark =True''' 图像进行预处理,加载后统一RGB通道,tensor(3, H, W) 缩放到统一尺寸,中心裁剪,将[0,255]像素值进行归一化处理 '''#图片处理,固定输入尺寸 224x224defrn50_preprocess(): preprocess = transforms.Compose([ transforms.R...
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...
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 1. 定义数据 x = torch.rand([50,1]) y = x*3 + 0.8 #2 .定义模型 class Lr(nn.Module): def __init__(self): super(Lr,self).__init__() self.linear = nn.Linear(1,1) ...
(0) # 255也可以改为256 def tensor_to_np(tensor):img = tensor.mul(255).byte() img = img.cpu().numpy().squeeze(0).transpose((1, 2, 0)) return img def show_from_cv(img, title=None): img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.figure() plt.imshow(img) if title is ...
import numpy as np import torchvision from torchvision import datasets, models, transforms import matplotlib.pyplot as plt import time import os import copy # 定义模型 class TheModelClass(nn.Module): def __init__(self): super(TheModelClass, self).__init__() ...
from_numpy(a) >>> t tensor([ 1, 2, 3]) >>> t[0] = -1 >>> a array([-1, 2, 3]) torch.zeros(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)→ Tensor Returns a tensor filled with the scalar value 0, with the shape defined by the ...
data=torch.from_numpy(data)net_output:torch.Tensor=resnet18(data=data)# 线程安全调用 以此为起点,我们扩展到了对以下场景的支持: 包含前处理在内的通用计算后端X的细粒度泛型扩展 多节点组成的有向无环图(DAG)的流水线并行,多级结构化 条件控制流 ...