pytorch中的inference函数 / 张生荣

pytorch中的inference使用实例

这里inference两个程序的连接,如目标检测,可以利用一个程序提取候选框,然后把候选框输入到分类cnn网络中. 这里常需要进行一定的连接. #加载训练好的分类CNN网络 model=torch.l ...

目录函数作用: 举个栗子: 实例演示总结函数作用: 该函数的作用即按字面意思理解,topk:取数组的前k个元素进行排序. 通常该函数返回2个值,第一个值为排序的数组,第二个值为该数组中获取到的元 ...

目录一.普通用法(手动调整size) 二.特殊用法:参数-1(自动调整size) 一.普通用法 (手动调整size) view()相当于reshape.resize,重新调整Tensor的形状. i ...

目录一. torch.stack()函数解析 1. 函数说明: 2. 代码举例总结一. torch.stack()函数解析 1. 函数说明: 1.1 官网:torch.stack(),函数定义及 ...

torch.nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=- 1) 作用:将连续的维度范围展平为张量. 经常在nn.Sequential()中出现,一般写在某个神经网络模型之后,用于 ...

我们在用神经网络求解PDE时, 经常要用到输出值对输入变量(不是Weights和Biases)求导: 在训练WGAN-GP 时, 也会用到网络对输入变量的求导. 以上两种需求, 均可以用pytorch ...

获取tensor中一共包含多少个元素 import torch x = torch.randn(3,3) print("number elements of x is ",x.nu ...

pytorch中的gather函数 pytorch比tensorflow更加编程友好,所以准备用pytorch试着做最近要做的一些实验. 立个flag开始学习pytorch,新开一个分类整理学习pyt ...

目录用法介绍代码介绍用法介绍 pytorch中的Parameter函数可以对某个张量进行参数化.它可以将不可训练的张量转化为可训练的参数类型,同时将转化后的张量绑定到模型可训练参数的列表中,当更 ...

pytorch中我们有时候可能需要设定某些变量是参与训练的,这时候就需要查看哪些是可训练参数,以确定这些设置是成功的. pytorch中model.parameters()函数定义如下: def pa ...

pytorch中自定义backward()函数.在图像处理过程中,我们有时候会使用自己定义的算法处理图像,这些算法多是基于numpy或者scipy等包. 那么如何将自定义算法的梯度加入到pytorch ...

scatter() 和 scatter_() 的作用是一样的,只不过 scatter() 不会直接修改原来的 Tensor,而 scatter_() 会 PyTorch 中,一般函数加下划线代表直接在 ...

在pytorch的CNN代码中经常会看到 x.view(x.size(0), -1) 首先,在pytorch中的view()函数就是用来改变tensor的形状的,例如将2行3列的tensor变为1行6 ...

偶然从pytorch讨论论坛中看到的一个问题,KL divergence different results from tf,kl divergence 在TensorFlow中和pytorch中计算 ...

官方说明 gather可以对一个Tensor进行聚合,声明为:torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor 一般来说有三个参数:输入的变量inp ...

pytorch中为什么要用 zero_grad() 将梯度清零调用backward()函数之前都要将梯度清零,因为如果梯度不清零,pytorch中会将上次计算的梯度和本次计算的梯度累加. 这样逻辑的 ...

目录 BN原理.作用函数参数讲解总结 BN原理.作用函数参数讲解 BatchNorm2d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_run ...

tensor.expend()函数 >>> import torch >>> a=torch.tensor([[2],[3],[4]]) >>> ...

听名字就知道这个函数是用来求tensor中某个dim的前k大或者前k小的值以及对应的index. 用法 torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sor ...