转自:https://ptorch.com/news/52.html torch.Storage是单个数据类型的连续的一维数组,每个torch.Tensor都具有相同数据类型的相应存储.他是torch.tensor底层数据结构,他除了像Tensor一样定义数值,还可以直接把文件映射到内存中进行操作,如果你使用的是pytorch神经网络,你不需要直接使用它们.中文文档地址:https://www.ptorch.com/docs/1/Storage 注意:任何比一维数组更复杂的都需要用到张量. to…

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.,…

Pytorch tensor操作 https://www.cnblogs.com/jeshy/p/11366269.html    我们需要明确一下,torch.Tensor()是python类,更明确地说,是默认张量类型.torch.FloatTensor()的别名,torch.Tensor([1,2])会调用Tensor类的构造函数init,生成单精度浮点类型的张量.如上右图.而torch.tensor()仅仅是python函数:https://pytorch.org/docs/stable…

Pytorch报错:cuda runtime error (59) : device-side assert triggered at /pytorch/aten/src/THC/generic/THCTensorMath.cu:26 这种问题是网上比较常见的,一般的原因就是Label没有从0开始导致数组或者tensor超出范围.我这次也是这个原因,具体来说,是由于使用了nll_loss造成的.关于NLLLoss,可以看我的这篇文章. 在计算NLLLoss时,要算X_label,但是输入的lab…

[转载]torch参数:torch.backends.cudnn.benchmark的意义 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/73711222 完整版请看原文,这里只截取一部分结论性的东西: 设置 torch.backends.cudnn.benchmark=True 将会让程序在开始时花费一点额外时间,为整个网络的每个卷积层搜索最适合它的卷积实现算法,进而实现网络的加速.适用场景是网络结构固定(不是动态变化的),网络的输入形状(包括 batch size,图片大小…

我学习pytorch框架不是从框架开始,从代码中看不懂的pytorch代码开始的 可能由于是小白的原因,个人不喜欢一些一下子粘贴老多行代码的博主或者一些弄了一堆概念,导致我更迷惑还增加了畏惧的情绪(个人感觉哈),我觉得好像好多人都是喜欢给说的明明白白的,难听点就是嚼碎了喂我们.这样也行啊(有点恶心哈),但是有些东西即使嚼碎了我们也弄不明白,毕竟有一些知识是很难的(嚼碎后的知识我们都难以理解) 我知道了这些,也在尽力写博客时写的容易理解,但是自身实力有限,还做不到写博客写的既有条理又容易理解,请谅…

问题描述:在pycharm终端里通过pip指令安装pytorch,显示成功安装但是python程序和终端都无法使用pytorch,显示no module named 'torch'. 起因:电脑里有多处安装了python. 在pycharm里,每个project都可以指定python解释器.我是在pycharm终端里通过pip指令安装的pytorch,但是当前project使用的python和系统环境变量下的python并不一致,所以当前project的程序无法识别"torch",只用…

Returns a Tensor of random numbers drawn from separate normal distributions who’s mean and standard deviation are given. 这个是官网给出的解释,大意是返回一个张量,张量里面的随机数是从相互独立的正态分布中随机生成的. 根据官网中给出的实例进一步理解 torch.normal(means=torch.arange(1, 11), std=torch.arange(1, 0, -0…

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)的数去掉第一个维数为一的维度之后就变成(3)行.squeeze(a)就是将a中所有为1的维度删掉.不为1的维度没有影响.a.squeeze(N) 就是去掉a中指定的维数为一的维度.还有一种形式就是b=torch.squeeze(a,N) a中去掉指定的定的维数为一的维度. 再看torch.unsque…

发现 对于torch.matmul和torch.bmm,都能实现对于batch的矩阵乘法: a = torch.rand((2,3,10))b = torch.rand((2,2,10))### matmal()res1 = torch.matmul(a,b.transpose(1,2))print res1 """...[torch.FloatTensor of size 2x3x2]"""### bmm()res2 = torch.bmm(a…