import torch 通过 help((torch.cat)) 可以查看 cat 的用法 cat(seq,dim,out=None) 其中 seq表示要连接的两个序列,以元组的形式给出,例如:seq=(a,b), a,b 为两个可以连接的序列 dim 表示以哪个维度连接,dim=0, 横向连接 dim=1,纵向连接 #实例: #dim=0 时: import torch n_data = torch.ones((100,2)) x0_data = torch.normal(2*n_data,…

cat是concatnate的意思:拼接,联系在一起. 先说cat( )的普通用法 如果我们有两个tensor是A和B,想把他们拼接在一起,需要如下操作: C = torch.cat( (A,B),0 ) #按维数0拼接(竖着拼) C = torch.cat( (A,B),1 ) #按维数1拼接(横着拼) >>> import torch >>> A=torch.ones(2,3) #2x3的张量(矩阵) >>> A tensor([[ 1., 1.,…

torch.cat拼接 stack拼接 分块chunk 待办 https://blog.csdn.net/qq_39709535/article/details/80803003 stack dim理解 https://blog.csdn.net/Teeyohuang/article/details/80362756 tensor分块 https://www.jianshu.com/p/43c16ed2483c chunk pytorch 基础运算 https://www.cnblogs.com…

Cat 对数据沿着某一维度进行拼接.cat后数据的总维数不变. 比如下面代码对两个2维tensor(分别为2*3,1*3)进行拼接,拼接完后变为3*3还是2维的tensor. import torch torch.manual_seed(1) x = torch.randn(2,3) y = torch.randn(1,3) print(x,y) 结果: 0.6614 0.2669 0.0617 0.6213 -0.4519 -0.1661 [torch.FloatTensor of size…

近年来,深度学习框架如雨后春笋般的涌现出来,如TensorFlow.caffe.caffe2.PyTorch.Keras.Theano.Torch等,对于从事计算机视觉/机器学习/图像处理方面的研究者或者教育者提高了更高的要求.其中Pytorch是Torch的升级版,其有非常优秀的前端和灵活性,相比TensorFlow不用重复造轮子,易于Debug调试,极大的提高开发效率,使得其在其他框架中脱颖而出.更多信息参见:caffe2+Pytorch1.0 = Pytorch1.0,期待即将推出的1.0…

Pytorch:module 'torch' has no attribute 'bool' 这个应该是有些版本的Pytorch会遇到这个问题,我用0.4.0版本测试发现torch.bool是有的,但是1.0.0确实没有了,我看了一篇文章: 来源:http://www.sohu.com/a/332756215_473283 Pytorch 1.2.0 来了! 比较操作返回的数据类型由 torch.uint8 变为 torch.bool 1>>> torch.tensor([1, 2, 3…

torch.cat() 和 torch.stack()略有不同torch.cat(tensors,dim=0,out=None)→ Tensortorch.cat()对tensors沿指定维度拼接,但返回的Tensor的维数不会变,可理解为续接:torch.stack(tensors,dim=0,out=None)→ Tensortorch.stack()同样是对tensors沿指定维度拼接,但返回的Tensor会多一维,可理解为叠加:----------------版权声明:本文为CSDN博主…

torch.stack():http://www.45fan.com/article.php?aid=1D8JGDik5G49DE1X torch.stack()个人理解:属于先变形再cat的操作,所以在哪个维度上stack,要先把原数据变成相应维度上的值. 例如:x = [1, 2], y = [3, 4], torch.stack([x, y], dim=1) x要先变成2*1的形状,即[[1], [2]], y也一样,[[3], [4]],然后再在第一个维度上叠加,变成[[1, 3], […

backward函数 官方定义: torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables=None) Computes the sum of gradients of given tensors w.r.t. graph leaves.The graph is differentiated using the chain rule. If a…

PyTorch中数据读取的一个重要接口是torch.utils.data.DataLoader,该接口定义在dataloader.py脚本中,只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口, 该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor,后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入, 因此该接口有点承上启下的作用,比较重要…

主要是参考这里,写的很好PyTorch 入门实战(四)--利用Torch.nn构建卷积神经网络 卷积层nn.Con2d() 常用参数 in_channels:输入通道数 out_channels:输出通道数 kernel_size:滤波器(卷积核)大小,宽和高相等的卷积核可以用一个数字表示,例如kernel_size=3;否则用不同数字表示,例如kernel_size=(5,3) stride : 表示滤波器滑动的步长 padding:是否进行零填充,padding=0表示四周不进行零填充,pa…

简介 DataLoader是PyTorch中的一种数据类型.用于训练/验证/测试时的数据按批读取. torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, m…

1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之间的差别如下,我们以conv2d的定义为例 torch.nn.Conv2d import torch.nn.functional as F class Conv2d(_ConvNd): def __init__(self, in_channels, out_channels…

因为ubuntu 系统是14.0的,安装pytorch1.0的时候,本身已经安装好了cuda8,在验证gpu的时候,torch.cuda.is_available()返回false 安装命令是: conda install pytorch=1.0.1 cuda80 -c pytorch 但是验证: res = torch.cuda.is_available()print(res) 返回false,这时候参考网上的,安装 pip install torch_nightly -f https://d…

官方文档 torch.matmul() 函数几乎可以用于所有矩阵/向量相乘的情况,其乘法规则视参与乘法的两个张量的维度而定. 关于 PyTorch 中的其他乘法函数可以看这篇博文,有助于下面各种乘法的理解. torch.matmul() 将两个张量相乘划分成了五种情形:一维 × 一维.二维 × 二维.一维 × 二维.二维 × 一维.涉及到三维及三维以上维度的张量的乘法. 以下是五种情形的详细解释: 如果两个张量都是一维的,即 torch.Size([n]) ,此时返回两个向量的点积.作用与 to…

好消息!!目前pytorch已经提供windows官方支持,可以直接安装了,请移步这里. pytorch是facebook开发的深度学习库,其目标是想成为深度学习领域整合gpu加速的numpy.笔者研究的re-id领域最近有不少基于pytoch的代码,跟进一下.因为编程时一直远程到工作站上不太方便,本地开发用的是windows(笔记本对ubuntu的支持不佳),无奈pytoch目前还没有对windows的官方支持(计划0.4版本开始支持,目前是0.3.1),.所幸的是知乎用户蒲嘉宸一直在提供适合…

numpy.expand_dims(a, axis) Expand the shape of an array. Insert a new axis that will appear at the axis position in the expanded array shape. Parameters: a : array_like Input array. axis : int Position in the expanded axes where the new axis is place…

torch.narrow(input, dim, start, length) → Tensor Returns a new tensor that is a narrowed version of input tensor. The dimension dim is input from start to start +length. The returned tensor and input tensor share the same underlying storage. Paramete…

原因:保存下来的模型和参数不能在没有类定义时直接使用. Pytorch使用Pickle来处理保存/加载模型,这个问题实际上是Pickle的问题,而不是Pytorch. 解决方法也非常简单,只需显式地导入类定义.即将包含类定义的文件复制粘贴到与要运行的文件同一文件夹下,再import Class! 但是,在实际过程中,我们采取import Class的方法没起到作用,而直接在要运行的文件上复制类定义是一种可行的方法.…

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27343585 本文完整代码地址:Generative Adversarial Networks (GANs) with 2D Samples 50行GAN代码的问题 Dev Nag写的50行代码的GAN,大概是网上流传最广的,关于GAN最简单的小例子.这是一份用一维均匀样本作为特征空间(latent space)样本,经过生成网络变换后,生成高斯分布样本的代码.结构非常清晰,却有一个奇怪的问题,就是判别器(Disc…

第一篇--什么是torch.fx 今天聊一下比较重要的torch.fx,也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下,笔记大概拆成三份,分别对应三篇: 什么是torch.fx 基于torch.fx做量化 基于torch.fx量化部署到TensorRT 本文对应第一篇,主要介绍torch.fx和基本使用方法.废话不多说,直接开始吧! 什么是Torch.FX torch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工具或者说一个库,是做python-to-python code transformat…

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob…

[深度学习] Pytorch学习(一)-- torch tensor 学习笔记 . 记录 分享 . 学习的代码环境:python3.6 torch1.3 vscode+jupyter扩展 #%% import torch print(torch.__version__) # 查看CUDA GPU是否可用 a = torch.cuda.is_available() print(a) #%% # torch.randperm x = torch.randperm(6) print(x) #%% #…

先看看简单例子: import torch import torch.autograd as autograd import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim torch.manual_seed(1) 1 2 3 4 5 6 7 用torch.tensor让list成为tensor: # Create a 3D tensor of size 2x2x2. T_data = [[[1…

前言:译者实测 PyTorch 代码非常简洁易懂,只需要将中文分词的数据集预处理成作者提到的格式,即可很快的就迁移了这个代码到中文分词中,相关的代码后续将会分享. 具体的数据格式,这种方式并不适合处理很多的数据,但是对于 demo 来说非常友好,把英文改成中文,标签改成分词问题中的 "BEMS" 就可以跑起来了. # Make up some training data training_data = [( "the wall street journal reported…

2017 Python最新面试题及答案16道题 15个重要Python面试题 测测你适不适合做Python? torch.squeeze() Returns a tensor with all the dimensions of input of size 1 removed. torch.unsqueeze(input, dim, out=None) → Tensor Returns a new tensor with a dimension of size one inserted at t…

1.文章原文地址 Going deeper with convolutions 2.文章摘要 我们提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络,它在ILSVRC2014的分类和检测任务上都取得当前最佳成绩.这种结构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率.这是通过精心的设计实现的,它允许增加网络的深度和宽度,同时保持计算预算不变.为了提高效果,这个网络的架构确定是基于Hebbian原则和多尺度处理的直觉.其中一个典型的实例用于提交到ILSVRC2014上,我们称之为GoogLeNet,…

概要  Torch Script中的核心数据结构是ScriptModule. 它是Torch的nn.Module的类似物,代表整个模型作为子模块树. 与普通模块一样,ScriptModule中的每个单独模块都可以包含子模块,参数和方法. 在nn.Modules中,方法是作为Python函数实现的,但在ScriptModules方法中通常实现为Torch Script函数,这是一个静态类型的Python子集,包含PyTorch的所有内置Tensor操作. 这种差异允许您运行ScriptModule…

class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs) 参数列表 input_size:x的特征维度 hidden_size:隐藏层的特征维度 num_layers:lstm隐层的层数,默认为1 bias:False则bih=0和bhh=0. 默认为True batch_first:True则输入输出的数据格式为 (batch, seq, feature) dropout:除最后一层,每一层的输出都进行dropout,默认为: 0 bidirectional:True则为双向l…

过拟合.欠拟合及其解决方案 过拟合.欠拟合的概念 权重衰减 丢弃法   模型选择.过拟合和欠拟合 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前,我们需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).通俗来讲,前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损…