Pytorch 基础操作 主要是在读深度学习入门之PyTorch这本书记的笔记.强烈推荐这本书 1. 常用类numpy操作 torch.Tensor(numpy_tensor) torch.from_numpy(numpy_tensor) GPU上的Tensor不能直接转换为Numpy ndarry,要用.cpu()将其转换到CPU # 第一种方式是定义 cuda 数据类型 dtype = torch.cuda.FloatTensor # 定义默认 GPU 的 数据类型 gpu_tensor =…

由于之前的草稿都没了,现在只有重写…. 我好痛苦 本章只是对pytorch的常规操作进行一个总结,大家看过有脑子里有印象就好,知道有这么个东西,需要的时候可以再去详细的看,另外也还是需要在实战中多运用. 本章导视图 Tensor attributes: 在tensor attributes中有三个类,分别为torch.dtype, torch.device, 和 torch.layout 其中, torch.dtype 是展示 torch.Tensor 数据类型的类,pytorch 有八个不同的…

一,张量的基本操作 二,维度变换 2.1,squeeze vs unsqueeze 维度增减 2.2,transpose vs permute 维度交换 三,索引切片 3.1,规则索引切片方式 3.2,gather 和 torch.index_select 算子 四,合并分割 4.1,torch.cat 和 torch.stack 4.2,torch.split 和 torch.chunk 五,卷积相关算子 5.1,上采样方法总结 5.2,F.interpolate 采样函数 5.3,nn.Co…

转自:https://www.jianshu.com/p/73686691cf13 下面是几种常写的方式 第一种方式 normalize = transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) transformList = [] transformList.append(transforms.RandomResizedCrop(transCrop)) transformList.append(transforms…

(1)生成一个未初始化的tensor import torch x = torch.Tensor(5,3) print(x) (2)随机初始化一个tensor y = torch.randn(5,3) print(y) (3)矩阵的大小,直接将其当做元组来操作 print(y.size()) (4)tensor之间的操作,可以有多重形式的操作,比如相加操作,直接+,或者add,等等 print(torch.add(x, y)) print(x+y) (5)tensor和numpy之间的呼唤,也是…

什么是PyTorch?   PyTorch是Facebook人工智能团队开发的一个机器学习和深度学习工具,用于处理大规模图像分析,包括物体检测,分割与分类.但是它的功能不仅限于此.它与其它深度学习框架结合,能够完成复杂的算法.PyTorch用Python和C++编写.   PyTorch属于深度学习框架中的重要一员,与TensorFlow, Keras, Theano等其它深度学习框架不同,它是动态计算图模式,其应用模型支持在运行过程中根据运行参数动态改变,而其它框架都是静态计算图模式,其模型在…

参考:https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter6-实战指南 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 将上面地址的代码下载到本地后进行操作 1.安装依赖 (deeplearning) userdeMacBook-Pro:dogcat- user$ pip install -r requirements.txt ... Successfully built fire ipdb torchnet Install…

使用PyTorch构建神经网络十分的简单,下面是我总结的PyTorch构建神经网络的一般过程以及我在学习当中遇到的一些问题,期望对你有所帮助. PyTorch构建神经网络的一般过程 下面的程序是PyTorch官网60分钟教程上面构建神经网络的例子,版本0.4.1: import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.fun…

两类深度学习框架的优缺点 动态图(PyTorch) 计算图的进行与代码的运行时同时进行的. 静态图(Tensorflow <2.0) 自建命名体系 自建时序控制 难以介入 使用深度学习框架的优点 GPU 加速 (cuda) 自动求导 常用网络层的API PyTorch 的特点 支持 GPU 动态神经网络 Python 优先 命令式体验 轻松扩展 .Pytorch简介 Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个基于 Python的科学计算包,旨在服务两类场合: 替代numpy发…

文章目录基本介绍BertForTokenClassificationpytorch-crf实验项目参考基本介绍命名实体识别:命名实体识别任务是NLP中的一个基础任务.主要是从一句话中识别出命名实体.比如姚明在NBA打球 从这句话中应该可以识别出姚明(人), NBA(组织)这样两个实体.常见的方法是对字或者词打上标签.B-type, I-type, O, 其中B-type表示组成该类型实体的第一个字或词.I-type表示组成该类型实体的中间或最后字或词,O表示该字或词不组成命名实体,当然有的地方也…