pytorch 转换矩阵的维数位置方法
例如:
preds = to_numpy(preds)#preds是[2985x16x2] preds = preds.transpose(2, 1, 0)#preds[2x16x2985]
以上这篇pytorch 转换矩阵的维数位置方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
PyTorch 1.0 正式版已经发布了
PyTorch 1.0 同时面向产品化 AI 和突破性研究的发展,「我们在 PyTorch1.0 发布前解决了几大问题,包括可重用.性能.编程语言和可扩展性.」Facebook 人工智能副总裁 Jerome Pesenti 曾在PyTorch 开发者大会上表示. 随着 PyTorch 生态系统及社区中有趣新项目及面向开发者的教育资源不断增加,今天 Facebook 在 NeurIPS 大会上发布了 PyTorch 1.0 稳定版.该版本具备生产导向的功能,同时还可以获得主流云平台的支持. 现在,
-
pytorch + visdom CNN处理自建图片数据集的方法
环境 系统:win10 cpu:i7-6700HQ gpu:gtx965m python : 3.6 pytorch :0.3 数据下载 来源自Sasank Chilamkurthy 的教程: 数据:下载链接. 下载后解压放到项目根目录: 数据集为用来分类 蚂蚁和蜜蜂.有大约120个训练图像,每个类有75个验证图像. 数据导入 可以使用 torchvision.datasets.ImageFolder(root,transforms) 模块 可以将 图片转换为 tensor. 先定义transf
-
对pytorch网络层结构的数组化详解
最近再写openpose,它的网络结构是多阶段的网络,所以写网络的时候很想用列表的方式,但是直接使用列表不能将网络中相应的部分放入到cuda中去. 其实这个问题很简单的,使用moduleList就好了. 1 我先是定义了一个函数,用来根据超参数,建立一个基础网络结构 stage = [[3, 3, 3, 1, 1], [7, 7, 7, 7, 7, 1, 1]] branches_cfg = [[[128, 128, 128, 512, 38], [128, 128, 128, 512, 19]
-
使用pytorch进行图像的顺序读取方法
产生此次实验的原因:当我使用pytorch进行神经网络的训练时,需要每次向CNN传入一组图像,并且这些图片的存放位置是在两个文件夹中: A文件夹:图片1a,图片2a,图片3a--图片1000a B文件夹:图片1b, 图片2b,图片3b--图片1000b 所以在每个循环里,我都希望能从A中取出图片Na,同时从B文件夹中取出对应的图片Nb. 测试一:通过pytorch官方文档中的dataloader搭配python中的迭代器iterator dataset = dset.ImageFolder( r
-
pytorch 调整某一维度数据顺序的方法
在pytorch中,Tensor是以引用的形式存在的,故而并不能直接像python交换数据那样 a = torch.Tensor(3,4) a[0],a[1] = a[1],a[0] # 这会导致a的结果为a=(a[1],a[1],a[2]) # 而非预期的(a[1],a[0],a[2]) 这是因为引用赋值导致的,在交换过程,如下所示,当b的值赋值与a的时候,因为tmp指针与a是同一变量的不同名,故而tmp的内容也会变为b. # 交换a,b a,b = b,a # 等价于 tmp = a a =
-
pytorch对可变长度序列的处理方法详解
主要是用函数torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()来进行的,分别来看看这三个函数的用法. 1.torch.nn.utils.rnn.PackedSequence() NOTE: 这个类的实例不能手动创建.它们只能被 pack_padded_sequence() 实例化. PackedSequence
-
mac安装pytorch及系统的numpy更新方法
安装Pytorch 在pytorch官网上选择相应选项,我的是OS X, pip, python2.7, none CUDA. (之所以用python2.7只是觉得现在还有好多代码用2.7写的,用3+版本经常会由于语法更新而报错.而且用3+的话sublime还要配下python3 的building system......) 打开terminal,输入: sudo pip install http://download.pytorch.org/whl/torch-0.3.0.post4-cp2
-
PyTorch CNN实战之MNIST手写数字识别示例
简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的. 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层: 输入层:用于数据的输入 卷积层:使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层:由于卷积也是一种线性运算,因此需要增加非线性映射 池化层:进行下采样,对特征图稀疏处理,减少数据运算量. 全连接层:通常在CNN的尾部进行重新拟合,减
-
浅谈pytorch和Numpy的区别以及相互转换方法
如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/1/17 16:37 # @Author : Zhiwei Zhong # @Site : # @File : Numpy_Pytorch.py # @Software: PyCharm import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) # numpy 转为 pytorch格式 torch_data = torch.
-
对PyTorch torch.stack的实例讲解
不是concat的意思 import torch a = torch.ones([1,2]) b = torch.ones([1,2]) torch.stack([a,b],1) (0 ,.,.) = 1 1 1 1 [torch.FloatTensor of size 1x2x2] 以上这篇对PyTorch torch.stack的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.
随机推荐
- ACCESS 调用后台存储过程的实现方法
- PHP库 查询Mongodb中的文档ID的方法
- 银行英语口语
- Android利用ViewPager实现滑动广告板实例源码
- spring之Bean的生命周期详解
- java web上传文件和下载文件代码片段分享
- IE中直接运行显示当前网页中的图片 推荐
- Android 加载大图及多图避免程序出现OOM(OutOfMemory)异常
- JS特殊函数(Function()构造函数、函数直接量)区别介绍
- 疯掉了,尽然有js写的操作系统
- Shell编程中的特殊变量之进程状态变量介绍
- 使用Java代码来比较Android客户端版本号
- c# 备忘录模式
- 使用Barrier来控制线程同步示例
- PHP 全角转半角实现代码
- 怎么才能祛除手脚上的老茧呢
- vue项目部署到Apache服务器中遇到的问题解决
- Android中一种巧妙的drawable.xml替代方案分享
- python使用udp实现聊天器功能
- android自定义波浪加载动画的实现代码