1.3.0的pytorch对应的numpy版本 / 张生荣

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+ ...

背景由于docker的Ceph插件rexray对Ceph版本有一定的要求,当Ceph版本为hammer (0.94.10)时,rexray无法成功创建rbd设备.CentOS 7及以上版本,默认安装 ...

一.导入jar包 1.下载jar包:https://dev.mysql.com/downloads/ 2.导入在项目文件夹下新建一个名为lib的文件夹将下载好的jar包放入lib文件夹,然后右击l ...

如下所示: >>> import numpy as np >>> a = np.random.randint(-5, 5, (5, 5)) >>> ...

为什么要相互转换: 1. 要对tensor进行操作,需要先启动一个Session,否则,我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操作,所以如果将它转化为numpy数组就 ...

之前做的一些项目中涉及到feature map 可视化的问题,一个层中feature map的数量往往就是当前层out_channels的值,我们可以通过以下代码可视化自己网络中某层的feature ...

当训练样本不均匀时,我们可以采用过采样.欠采样.数据增强等手段来避免过拟合.今天遇到一个3d点云数据集合,样本分布极不均匀,正例与负例相差4-5个数量级.数据增强效果就不会太好了,另外过采样也不太合适 ...

最近听了张江老师的深度学习课程,用Pytorch实现神经网络预测,之前做Titanic生存率预测的时候稍微了解过Tensorflow,听说Tensorflow能做的Pyorch都可以做,而且更方便快捷 ...

pytorch中训练完网络后,需要对学习的结果进行测试.官网上例程用的方法统统都是正确率,使用的是torch.eq()这个函数. 但是为了更精细的评价结果,我们还需要计算其他各个指标.在把官网API翻 ...

Himmelblau函数如下: 有四个全局最小解,且值都为0,这个函数常用来检验优化算法的表现如何: 可视化函数图像: import numpy as np from matplotlib impor ...

数据预处理在解决深度学习问题的过程中,往往需要花费大量的时间和精力. 数据处理的质量对训练神经网络来说十分重要,良好的数据处理不仅会加速模型训练, 更会提高模型性能.为解决这一问题,PyTorch提供 ...

来源 | OpenCV学堂作者 | gloomyfish 基本思路选择以前我用过Caffe,用过tensorflow,最近一直在用pytorch感觉特别好用.所以打算写点我学习的过程跟经验,如果你 ...

在这篇文章中,我们将讨论mask R-CNN背后的一些理论,以及如何在PyTorch中使用预训练的mask R-CNN模型. 1.语义分割.目标检测和实例分割之前已经介绍过: 1.语义分割:在语义分 ...

之前学习深度学习算法,都是使用网上现成的数据集,而且都有相应的代码.到了自己开始写论文做实验,用到自己的图像数据集的时候,才发现无从下手 ,相信很多新手都会遇到这样的问题. 参考文章https://w ...

摘要: 在图像识别当中,一般步骤是先读取图片,然后把图片数据转化成tensor格式,再输送到网络中去.本文将介绍如何把图片转换成tensor. 一.数据转换把图片转成成torch的tensor数据, ...

(1)首先要建立数据集 import torch #引用torch模块 import matplotlib.pyplot as plt #引用画图模块 x=torch.unsqueeze(torch. ...

前言深度学习中有很多玩具数据,mnist就是其中一个,一个人能否入门深度学习往往就是以能否玩转mnist数据来判断的,在前面很多基础介绍后我们就可以来实现一个简单的手写数字识别的网络了数据的处理 ...

torch.Tensor类型的数据loss和acc打印时如果写成以下写法 print('batch_loss: '+str(loss.data)+'batch acc: '+str(acc.data ...