Torch的索引与形变

【Torch的索引与形变】的更多相关文章

Torch的索引与形变

>>> a = torch.Tensor([[1,2],[3,4]])>>> atensor([[1., 2.], [3., 4.]])>>> a[1] 类似python中的列表的取值tensor([3., 4.])>>> a[0]tensor([1., 2.])>>> a > 0 返回布尔值或者0,1tensor([[True, True], [True, True]])>>> a = to…

PyTorch常用代码段整理合集本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collections import os import shutil import tqdm import numpy as np import PIL.Image import torch import torchvision 基础配置检查 PyTorch 版本 torch.__version__ # PyTorch version torch.version.cuda # Corr…

[转]Torch是什么？

Torch是一个广泛支持机器学习算法的科学计算框架.易于使用且高效,主要得益于一个简单的和快速的脚本语言LuaJIT,和底层的C / CUDA实现:Torch | Github 核心特征的总结:1. 一个强大的n维数组2. 很多实现索引,切片,移调transposing的例程3.惊人的通过LuaJIT的C接口4.线性代数例程5.神经网络,并基于能量的模型6.数值优化例程7.快速高效的GPU支持8.可嵌入,可移植到iOS,Android和FPGA的后台 Torch目标是让你通过极其简单过程.最大的…

（原）torch中显示nn.Sequential()网络的详细情况

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6065526.html 本部分多试几次就可以弄得清每一层具体怎么访问了. step1. 网络定义如下: require "dpnn" local net = nn.Sequential() net:add(nn.SpatialConvolution(, , , , , , , )) net:add(nn.SpatialBatchNormalization()) net:add(nn.ReLU…

PyTorch官方中文文档：torch.nn

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的参…

PyTorch官方中文文档：torch.Tensor

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…

PyTorch官方中文文档：torch

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…