from_numpy(np.stack(area_ratios)).float().to( pos_proposals.device) else: area_ratios = pos_proposals.new_zeros((0, )) return area_ratios Example #6Source File: custom_datasets.py From neural-fingerprinting with BSD 3-Clause "New" or "Revised" License 6 votes def __getitem__(self...
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...
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,做个对比你就能体会到 NumPy 数组的特点了。 1.Python中的列表可以动态地改变,而NumPy数组是不可以的,它在创建时就有...
(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 torch, X resnet18 = X(model="resnet18_-1x3x224x224.onnx", # 动态尺度 precision="fp16", max=4, # 动态batch模型的最大batch数目 instance_num=4, # 多个并行计算实例 batching_timeout=5) # 凑batch超时时间 data = torch.from_numpy(data) net_output: torch.Tensor = resnet18(data...
importosimporttimeimportonnximporttorchimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorch.nnasnnimportonnxruntimeasortimporttorch.nn.functionalasFfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader 2. 参数准备 N_EPOCH =1N_BATCH =128N_BATCH_NUM =250S_DATA_PATH =r"mnist_train.csv...
cpu().numpy() wav_hat = spectrogram2wav(mag_hat) wavs[speaker] = wav_hat return wavs Example #20Source File: generate.py From GST-Tacotron with MIT License 5 votes def load_model(checkpoint_path): model = Tacotron().to(device) model.load_state_dict( torch.load( checkpoint_path, ...
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) ...
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...