pytorch打印tensor的类型 / 张生荣

解决pytorch下只打印tensor的数值不打印出device等信息的问题

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 ...

最简单的方法当然可以直接print(net),但是这样网络比较复杂的时候效果不太好,看着比较乱:以前使用caffe的时候有一个网站可以在线生成网络框图,tensorflow可以用tensor boar ...

看代码,tensor转numpy: a = torch.ones(2,2) b = a.numpy() c=np.array(a) #也可以转numpy数组 print(type(a)) print( ...

张量范数:torch.norm(input, p=2) → float 返回输入张量 input 的 p 范数举个例子: >>> import torch >>> ...

系统默认是torch.FloatTensor类型 data = torch.Tensor(2,3)是一个2*3的张量,类型为FloatTensor data.cuda()就转换为GPU的张量类型,to ...

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 ...

torch.where() 用于将两个broadcastable的tensor组合成新的tensor,类似于c++中的三元操作符"?:" 区别于python numpy中的wher ...

目录一.tensor的创建 1.使用tensor 2.使用Tensor 3.随机初始化 4.其他数据生成 ①torch.full ②torch.arange ③linspace和logspace ④ ...

目录 Pytorch四维Tensor转图片并保存 1.维度顺序转换 2.转为numpy数组 3.根据第一维度batch_size逐个读取中间结果,并存储到磁盘中 Pytorch中Tensor介绍 to ...

本文源码基于版本1.0,交互界面基于0.4.1 import torch 按照指定轴上的坐标进行过滤 index_select() 沿着某tensor的一个轴dim筛选若干个坐标 >>&g ...

合并: torch.cat(inputs=(a, b), dimension=1) e.g. x = torch.cat((x,y), 0) 沿x轴合并截取: x[:, 2:4] 以上这篇pytor ...

最近一直在用TF做CNN的图像分类,当softmax层得到预测结果后,我希望能够看到预测结果,以便和标签之间进行比较.特此补上,以便自己记忆. 我现在通过softmax层得到变量train_logit ...

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

AdaptiveAvgPool1d(N) 对一个C*H*W的三维输入Tensor, 池化输出为C*H*N, 即按照H轴逐行对W轴平均池化 >>> a = torch.ones(2,3 ...

改变Tensor尺寸的操作 1.tensor.view tensor.view方法,可以调整tensor的形状,但必须保证调整前后元素总数一致.view不会改变自身数据,返回的新的tensor与源te ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! >>> import torch >>> from torch.autograd import Variable >> ...

PyTorch0.4中,.data 仍保留,但建议使用 .detach(), 区别在于 .data 返回和 x 的相同数据 tensor, 但不会加入到x的计算历史里,且require s_grad ...

先上代码: import tensorflow as tf x = tf.ones(shape=[100, 200], dtype=tf.int32, name='x') y = tf.zeros(s ...

在使用Tensor时,我们首先要掌握如何使用Tensor来定义不同数据类型的变量.Tensor时张量的英文,表示多维矩阵,和numpy对应,PyTorch中的Tensor可以和numpy的ndarra ...