unsqueeze(3))什么意思

  • PyTorch中的squeeze()和unsqueeze()解析与应用案例

    目录 1.torch.squeeze 2.torch.unsqueeze 3.例子 附上官网地址: https://pytorch.org/docs/stable/index.html 1.torch ...

  • 详解pytorch中squeeze()和unsqueeze()函数介绍

    squeeze的用法主要就是对数据的维度进行压缩或者解压. 先看torch.squeeze() 这个函数主要对数据的维度进行压缩,去掉维数为1的的维度,比如是一行或者一列这种,一个一行三列(1,3)的 ...

  • pytorch下的unsqueeze和squeeze的用法说明

    #squeeze 函数:从数组的形状中删除单维度条目,即把shape中为1的维度去掉 #unsqueeze() 是squeeze()的反向操作,增加一个维度,该维度维数为1,可以指定添加的维度.例如u ...

  • python类参数定义及数据扩展方式unsqueeze/expand

    目录 类的参数定义 数据扩展 类的参数定义 将conda环境设置为ai,conda activate ai 这个文件的由来: 由于在yolov1的pytorch实现的损失函数中,看到继承了nn.Mod ...

  • PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解

    有时候我们训练了一个模型, 希望保存它下次直接使用,不需要下次再花时间去训练 ,本节我们来讲解一下PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解 一.PyTorch快速搭建神经网络方法 先看实验代 ...

  • PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例

    本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例,分享给大家,具体如下: 一.PyTorch入门 1. 安装方法 登录PyTorch官网,http://pytorch.org,可以看到以 ...

  • PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法

    一.卷积神经网络 卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号 ...

  • 详解PyTorch批训练及优化器比较

    一.PyTorch批训练 1. 概述 PyTorch提供了一种将数据包装起来进行批训练的工具--DataLoader.使用的时候,只需要将我们的数据首先转换为torch的tensor形式,再转换成to ...

  • PyTorch搭建一维线性回归模型(二)

    PyTorch基础入门二:PyTorch搭建一维线性回归模型 1)一维线性回归模型的理论基础 给定数据集,线性回归希望能够优化出一个好的函数,使得能够和尽可能接近. 如何才能学习到参数和呢?很简单,只 ...

  • PyTorch搭建多项式回归模型(三)

    PyTorch基础入门三:PyTorch搭建多项式回归模型 1)理论简介 对于一般的线性回归模型,由于该函数拟合出来的是一条直线,所以精度欠佳,我们可以考虑多项式回归来拟合更多的模型.所谓多项式回归, ...

  • PyTorch的深度学习入门教程之构建神经网络

    前言 本文参考PyTorch官网的教程,分为五个基本模块来介绍PyTorch.为了避免文章过长,这五个模块分别在五篇博文中介绍. Part3:使用PyTorch构建一个神经网络 神经网络可以使用tou ...

  • pytorch 输出中间层特征的实例

    pytorch 输出中间层特征: tensorflow输出中间特征,2种方式: 1. 保存全部模型(包括结构)时,需要之前先add_to_collection 或者 用slim模块下的end_poin ...

  • PyTorch之图像和Tensor填充的实例

    在PyTorch中可以对图像和Tensor进行填充,如常量值填充,镜像填充和复制填充等.在图像预处理阶段设置图像边界填充的方式如下: import vision.torchvision.transfo ...

  • PyTorch中Tensor的维度变换实现

    对于 PyTorch 的基本数据对象 Tensor (张量),在处理问题时,需要经常改变数据的维度,以便于后期的计算和进一步处理,本文旨在列举一些维度变换的方法并举例,方便大家查看. 维度查看:tor ...

  • 用Pytorch训练CNN(数据集MNIST,使用GPU的方法)

    听说pytorch使用比TensorFlow简单,加之pytorch现已支持windows,所以今天装了pytorch玩玩,第一件事还是写了个简单的CNN在MNIST上实验,初步体验的确比Tensor ...

  • pytorch获取vgg16-feature层输出的例子

    实际应用时可能比较想获取VGG中间层的输出, 那么就可以如下操作: import numpy as np import torch from torchvision import models fro ...

  • 解决Pytorch 训练与测试时爆显存(out of memory)的问题

    Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存,有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整,当然如果模型实在太大,那也没办法. 使用torch.cuda.empty_cache() ...

  • pytorch实现用Resnet提取特征并保存为txt文件的方法

    接触pytorch一天,发现pytorch上手的确比TensorFlow更快.可以更方便地实现用预训练的网络提特征. 以下是提取一张jpg图像的特征的程序: # -*- coding: utf-8 - ...

  • 详解Pytorch 使用Pytorch拟合多项式(多项式回归)

    使用Pytorch来编写神经网络具有很多优势,比起Tensorflow,我认为Pytorch更加简单,结构更加清晰. 希望通过实战几个Pytorch的例子,让大家熟悉Pytorch的使用方法,包括数据 ...

  • PyTorch学习笔记之回归实战

    本文主要是用PyTorch来实现一个简单的回归任务. 编辑器:spyder 1.引入相应的包及生成伪数据 import torch import torch.nn.functional as F # ...

  • 2024-03-29

    随机推荐