向量化操作是指可以在同一时间进行批量地并行计算,例如矩阵运算,以达到更好效率的一种方式. 尽量使用向量化直接对Tensor操作,避免低效率的for循环对元素逐个操作.…

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 Tensor Tensor可以是一个数(标量).一维数组(向量).二维数组(矩阵)或更高维的数组(高阶数据) Tensor和numpy的ndarrays类似,不同在于pytorch的tensor支持GPU加速 导包: from __future__ import print_function import torch as t 判断是否…

Tensor存储结构如下, 如图所示,实际上很可能多个信息区对应于同一个存储区,也就是上一节我们说到的,初始化或者普通索引时经常会有这种情况. 一.几种共享内存的情况 view a = t.arange(0,6) print(a.storage()) b = a.view(2,3) print(b.storage()) print(id(a.storage())==id(b.storage())) a[1] = 10 print(b) 上面代码,我们通过.storage()可以查询到Tensor…

05_pytorch的Tensor操作 目录 一.引言 二.tensor的基础操作 2.1 创建tensor 2.2 常用tensor操作 2.2.1 调整tensor的形状 2.2.2 添加或压缩tensor维度 2.3 索引操作 2.4 高级索引 2.5 Tensor类型 2.5.1 Tensor数据类型 2.5.2 数据类型转换 2.5.3 cpu和gpu间数据类型转换 2.6 逐元素操作 2.7 归并操作 2.8 比较 2.9 线性代数 三.Tensor和Numpy 3.1 tensor…

本人在写Django RESful API时,碰到一个难题,老出现,整合Keras,报如下错误:很纠结,探索找资料近一个星期,皇天不负有心人,解决了 Internal Server Error: /pic/analysis/ Traceback (most recent call last): File "D:\AI\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1064, in _run a…

笔者提交到gitHub上的问题描述地址是:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/20140 三种持久化模型加载方式的一个小结论 加载持久化模型的三种方式: 第一,saver.restore:属于当前代码计算图已经定义,我需要将持久化模型中变量的值加载到当前代码计算图中的变量中去.所以,两者只能是持久化模型中的变量是当前代码计算图中变量集合的一个子集,必须是一种严格包含的关系.(当然,可以在初始化Saver的时候指定加载哪些变量) 第二,i…

本文原出处(感谢作者提供):https://zhuanlan.zhihu.com/p/27101000 将keras模型在django中应用时出现的小问题 王岳王院长 10 个月前 keras 一个做深度学习的框架,可以训练深度学习的模型,这里后端使用的是 tensorflow django 一个 python 语言的 web 框架,可以做 web 应用 问题背景 项目需求是用深度学习训练一个文本分类的模型,然后在 web 应用中加载这个训练好的模型在利用模型对实时输入的文本进行分类,这样用户在…

一.对Tensor的操作 从接口的角度讲,对Tensor的操作可以分为两类: (1)torch.function (2)tensor.function 比如torch.sum(a, b)实际上和a.sum(b)功能等价. 从存储的角度讲,对Tensor的操作也可以分为两类: (1)不修改自身数据,如a.add(b),加法结果返回一个新的tensor: (2)修改自身数据,如a.add_(b),加法结果仍存在a中,a被改变. 函数名以_结尾的称为inplace方式. 二.Tensor的创建 常见的…

如果不对模型参数进行保存,当训练结束以后,模型也在内存中被释放,下一轮又需要对模型进行重新训练,有没有一种方法,可以利用之前已经训练好的模型参数值,直接进行模型推理或者继续训练?这里需要引入一个数据之久化的概念,其通用定义就是将内存中的数据模型转换为存储模型,以及将存储模型转换为内存中的数据模型的统称. OK,在tensorflow中,持久化可以是我们训练好的神经网络权重值和biase值写入到文件中,下一次直接从文件中进行读取,而不需要重新对模型进行训练. 用tensorflow写一个简单的示例…

由题目就可以看出,本节内容分为三部分,第一部分就是如何将训练好的模型持久化,并学习模型持久化的原理,第二部分就是如何将CKPT转化为pb文件,第三部分就是如何使用pb模型进行预测. 一,模型持久化 为了让训练得到的模型保存下来方便下次直接调用,我们需要将训练得到的神经网络模型持久化.下面学习通过TensorFlow程序来持久化一个训练好的模型,并从持久化之后的模型文件中还原被保存的模型,然后学习TensorFlow持久化的工作原理和持久化之后文件中的数据格式. 1,持久化代码实现 TensorF…