不直接支持GPU加速:Torch Tensor默认在CPU上运行,如果想要利用GPU进行加速,需要将Tensor数据移动到GPU上进行运算。这需要手动管理Tensor的设备位置,增加了编码和维护的复杂性。 API较为底层:Torch Tensor的API较为底层,需要用户手动编写复杂的计算图和操作,相比一些高级框架(如Keras),使用起来更为繁琐。 类似的库: Nump...
torch.nn.functional.normalize(input, p=2.0, dim=1, eps=1e-12, out=None) # type: (Tensor, float, int, float, Optional[Tensor]) -> Tensor 1. 2. 公式为 参数及功能 F.normalize(data, p=2/1, dim=0/1/-1) 将某一个维度除以那个维度对应的范数(默认是2范数) input:输入的数据(tensor)...
PILImage转到torch Tensor之后为什么要做把通道数挪到第一,我看了normalize的源码是确实是对CHW这样排列的tensor做运算,但是normalize为什么要这样设计?单看函数名,ToTorch只需要把数据类型换一下,没必要做形状变化。就因为ToTorch这一步,后续还要用transpose把形状转回来,那用ToTorch转换形状岂不是多此一举? 答: pyto...
transforms.Normalize((x_data.mean(),), (x_data.std(),)) # 只对x_data进行标准化 ]) #对x_data进行预处理 x_data_normalized = transform(x_data) # 将标准化后的x_data和原始的y_data转换为torch张量 x_tensor = torch.Tensor(x_data_normalized) y_tensor = torch.Tensor(y_data) #将x_te...
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) #计算均值和标准差 mean = x.mean() std = x.std() #使用normalize函数标准化输入张量 x_norm = torch.nn.functional.normalize(x, mean=mean, std=std) ``` 在上面的示例中,我们使用torch.mean()和torch.std()函数计算输入张量的均值和标准差,并将其用作norma...
transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406], std=[0.229,0.224,0.225]), ]) input_tensor = preprocess(img)print(input_tensor.shape) plt.subplot(2,2,i+1) plt.imshow(img) plt.axis('off') importtorchimporttorchvision# 加载分类信息withopen("./data/imagenet_class_index.json")asjson_file: ...
Normalize:Normalized an tensor image with mean and standard deviation; ToTensor:convert a PIL image to tensor (H*W*C)inrange [0,255] to a torch.Tensor(C*H*W)inthe range [0.0,1.0]; ToPILImage: convert a tensor to PIL imageScale:目前已经不用了,推荐用ResizeCenterCrop; ...
assert (len(input_tensor.shape) == 4 and input_tensor.shape[0] == 1) # 复制一份 input_tensor = input_tensor.clone().detach() # 到cpu input_tensor = input_tensor.to(torch.device('cpu')) # 反归一化 # input_tensor = unnormalize(input_tensor) vutils.save_image(input_tensor, file...
torch.nn.functional.normalize torch.nn.functional.normalize(input, p=2, dim=1, eps=1e-12, out=None)功能：将某⼀个维度除以那个维度对应的范数(默认是2范数)。主要讲以下三种情况：输⼊为⼀维Tensor a = torch.Tensor([1,2,3])torch.nn.functional.normalize(a, dim=0)tensor([0.2673, 0....
mean = {} -- store the mean, to normalize the test set in the future stdv = {} -- store the standard-deviation for the future for i=1,3 do -- over each image channel mean[i] = trainset.data[{ {}, {i}, {}, {} }]:mean() -- mean estimation print('Channel ' .. i ...