torch.max() torch.max(input) -> Tensor Explation: ​ Returns the maximum value of all elements in the input tensor Example: >>> a = torch.randn(1, 3) >>> a tensor([[-0.7461, -0.7730, 0.6381]]) >>> torch.max(a) tensor(0.6381) t…

形式: torch.max(input) → Tensor 返回输入tensor中所有元素的最大值: a = torch.randn(1, 3) >>0.4729 -0.2266 -0.2085 torch.max(a) #也可以写成a.max() >>0.4729 形式: torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor) 按维度dim 返回最大值,并且返回索引. torch.max(…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221622.html 参考网址: http://ju.outofmemory.cn/entry/284587 https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/criterion.md 假设已经有了model=setupmodel(自己建立的模型),同时也有自己的训练数据input,实际输出outReal,以及损失函数criterion(参见第二个网址),则使用…

torch.Tensor torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵. Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型: Data tyoe CPU tensor GPU tensor 32-bit floating point torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor 64-bit floating point torch.DoubleTensor torch.cuda.DoubleTensor 16-bit…

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…

import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible # make fake data n_data = torch.ones(100, 2) x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # class0 x data (tensor…

torch.max() torch.max(a):数组a的最大值 torch.max(a, dim=1):多维数组沿维度1方向上的最大值,若a为二维数组,则为每行的最大值(此时是对每行的每列值比较取最大,即沿列的方向最大值) torch.max(a,b):对同样大小的两个数组比较,取对应位置上的最大值 torch.clamp() torch.clamp(a, min, max):对数组a的每个元素,超过max的取max,小于min的取min,可用于一个数和数组比较,用最大或者最小值替换数组对应位…

下面为官方文档学习笔记    http://pytorch.org/docs/0.3.0/index.html 1.torch.Tensor from __future__ import print_function import torch import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame ################Tensors Tensors Tensors##############…

目录 Pytorch Leture 05: Linear Rregression in the Pytorch Way Logistic Regression 逻辑回归 - 二分类 Lecture07: How to make netural network wide and deep ? Lecture 08: Pytorch DataLoader Lecture 09: softmax Classifier part one part two : real problem - MNIST i…

一.view函数 代码: a=torch.randn(,,,) b = a.view(,-) print(b.size()) 输出: torch.Size([, ]) 解释: 其中参数-1表示剩下的值的个数一起构成一个维度. 如上例中,第一个参数1将第一个维度的大小设定成1,后一个-1就是说第二个维度的大小=元素总数目/第一个维度的大小,此例中为3*4*5*7/1=420. 代码: a=torch.randn(3,4,5,7) d = a.view(a.size(),a.size(),-) e=…