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...
x=torch.randn(3,4)print(x)indices=torch.tensor([0,2])torch.index_select(x,1,indices)#把1改为0y=torch.randn(3,4)print(y)indices=torch.tensor([0,2])torch.index_select(y,0,indices) 输出如下,可以看出,dim=1时按照列索引;dim=0时,按照行索引 代码语言:javascript 复制 tensor([[1.9626,0....
mask 和 take,取掩码,会将数据打平 take先将几行几列变成一行n列 4.4 tensor维度和其他变化 view和reshape 两个功能一致 shape查看当前的尺寸 a.view()要有物理意义,否则容易导致数据的污染或者丢失 变成4张图片,每个图片把所有通道打平,用在全连接层的转换 把所有行都合在一块 把所有图片组成一个大的通道数...
8z = torch.from_numpy(np.array([1, 2, 3])) # 从 NumPy 数组创建 9a = torch.zeros(3, 4) # 创建全零张量 10b = torch.ones_like(x) # 创建与给定张量形状相同且元素为1的张量 11c = torch.randn(5, 6) # 创建服从正态分布的随机张量 12 13# 指定设备(CPU 或 GPU) 14if torch.cuda....
torch.sparse.mm(a,b)用法上类似torch.mm(a,b),但a是稀疏矩阵,b是普通矩阵或稀疏矩阵 python3.7是torch.spmm()和torch.sparse.mm()都有 torch.randn() 和 torch.rand() torch.randn()是标准正态分布 torch.rand()是均匀分布 torch.rand()生成的范围是(0,1) 。 torch.randn()可能会大于1,只要保证均...
classMyModule(torch.nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.lin=torch.nn.Linear(100,10)defforward(self,x):returntorch.nn.functional.relu(self.lin(x))mod=MyModule()opt_mod=torch.compile(mod)print(opt_mod(torch.randn(10,100))) ...
target = torch.randn(3, 5) output1 = loss(input, target) output2 = torch.nn.functional.smooth_l1_loss(input, target) print('output1: ',output1) print('output2: ',output2) # output1: tensor(0.7812, grad_fn=<SmoothL1LossBackward0>) ...
jsonimportnumpyas npdata = np.float32(3.14)json_data = json.dumps(float(data)...pythonCopy codeimport jsonimportnumpyas npclass JSONEncoder(json.JSONEncoder): def default(self,...pythonCopy codeimport jsonimportnumpyas np# 模拟图像分类模型的预测结果prediction = np.random.randn(3, 3).astype...
import torch # 生成shape为(2,3,2)的Tensor random_tensor = torch.randn(2, 3, 2) print(random_tensor) print(type(random_tensor)) print(random_tensor.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 输出: tensor([[[ 1.6622, 1.4002], [ 1.5145, -0.0427], [ 0.4082, -0.3527]], [[ 1.2381, -0.24...
1、log_dir (string) – 保存目录位置。默认为runs/CURRENT_DATETIME_HOSTNAME,每次运行后都会更改。使用分层文件夹结构轻松比较运行。 例如 为每个新实验传入“runs/exp1”、“runs/exp2”等,以进行比较。 2、comment (string) – 注释 log_dir 后缀附加到默认 log_dir。 如果分配了 log_dir,则此参数无效。