使用tf.Print()打印tensor内容,这是tensorflow中调试bug的一个手段,例子如下所示: import tensorflow as tf a = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 64], stddev=0.1)) a = tf.Print(a, [a], "a: ",summarize=9) init = tf.global_variables_initializer() sess = tf.Session() sess

目录 查看USB设备 lsusb ll /sys/bus/usb/devices cat /sys/kernel/debug/usb/devices dmesg title: 查看USB设备 date: 2019/4/23 19:10:00 toc: true --- 查看USB设备 原文更详细参考 lsusb # 列出所有设备 $ lsusb Bus 001 Device 002: ID 05a3:9310 ARC International Bus 001 Device 001: ID 1d

IIO DATA ACCESS IIO数据获取 只有两种方法可以使用IIO框架访问数据; 通过sysf通道进行一次性捕获,或通过IIO字符设备进行连续模式(触发缓冲). One-shot capture:单次获取 一次性数据捕获通过sysfs接口完成. 通过读取与通道对应的sysfs条目,您将仅捕获特定于该通道的数据. 给定一个带有两个通道的温度传感器:一个用于环境温度,另一个用于热电偶温度: # cd /sys/bus/iio/devices/iio:device0 # cat in_volt

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

主要是在前一篇的基础上,学习libusb-win32的API使用.程序很简单,就是打印指定USB设备的设备描述符(当然其他描述符也是可以的). #include "testlibusb.h" #define MY_VID 0x5345 #define MY_PID 0x1234 USB::USB() { usb_init(); /* initialize the library */ //usb_set_debug(255); usb_find_busses(); /* find al

  AbortDoc 取消一份文档的打印 AbortPrinter 删除与一台打印机关联在一起的缓冲文件 AddForm 为打印机的表单列表添加一个新表单 AddJob 用于获取一个有效的路径名,以便用它为作业创建一个后台打印文件.它也会为作业分配一个作业编号 AddMonitor 为系统添加一个打印机监视器 AddPort 启动"添加端口"对话框,允许用户在系统可用端口列表中加入一个新端口 AddPrinter 在系统中添加一台新打印机 AddPrinterConnection 连接

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

Qt中对打印的支持是有一个独立的printsupport模块来完成的,所以,要想在程序中使用Qt的打印功能,必须先在pro文件中添加下面这句代码: QT += printsupport在这个模块中,提供了八个类来支持打印功能.我们来简单的看几个与打印有直接关系的几个类:QPageSetupDialog:该类可以用来对打印页面进行一些相关的配置,如页面方向,边距等.QPrintDialog:该类就代表我们常见的打印对话框.QPrintPreviewDialog:该类代表打印预览对话框.可以在此对话

/************************************************************************************ *本文为个人学习记录,如有错误,欢迎指正. *本文参考资料: * https://blog.csdn.net/qq_28992301/article/details/52410587 * https://blog.csdn.net/hanp_linux/article/details/79037610 ************

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是Pytorch专题的第二篇,我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法. 上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor,今天我们继续深入Tensor的其他用法. tensor操作 size()和shape 我们可以用size()函数或者直接调用tensor当中的shape属性获取一个tensor的大小,这两者是等价的,一般情况下我们用前者多一些. view 我们可以通过view改变一个tensor的shape

前期知识 1.如何编写一个简单的Linux驱动(一)——驱动的基本框架 2.如何编写一个简单的Linux驱动(二)——设备操作集file_operations 前言 在上一篇文章中,我们编写设备驱动遇到了不少问题: (1) 注册设备时,设备号需要程序员给定,每次编写驱动时,程序员需要知道有哪些设备号是空闲的: (2) 加载驱动后,需要用户使用mknod命令手动生成设备节点: (3) 虽然用户程序调用了读写设备的函数,但是并没有数据传输. 在本篇文章中,我们会一次解决这三个问题. 要下载上一篇文章

<3D打印与工业制造>个人总结 ---- 周吉瑞 JERRY_Z. ~ 2020 / 10 / 24 转载请注明出处!️ 目录 <3D打印与工业制造>个人总结 ---- 周吉瑞 一.读后感-- "WOW" 二.实践篇 (1).突破思维局限 <1>.突破传统制造思维的限制 <2>.为增材制造而设计的规则 <3>.重塑产品 <4>.数据赋能增材制造生产 <5>.仿真提升过程可控性 <6>.实现轻

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

<3D打印与工业制造>-- 读书笔记 原创内容,学习不易,转载请注明出处! 一.读后感-- "WOW" ​ 可以这么说,<3D打印与工业制造>这本书是我第一次以真正的视角理性的认识3D打印,在几年以前我就已经听闻过3D打印技术了,那时候觉得这项技术简直太不可思议了,将来的世界一定可以因此完全改变,可是过了几年后,突然又觉得3D打印貌似没有怎么走进我的生活啊,好像3D打印技术只是在一些特殊领域得到了发挥,而一些常见的地方几乎不会看到3D打印的身影,尤其这两年,3D

可以直接使用,不需要导入其他配置 看代码 1 <script> 2 //获取内网ip 3 var RTCPeerConnection = window.RTCPeerConnection || window.webkitRTCPeerConnection || window.mozRTCPeerConnection; 4 if (RTCPeerConnection) ( 5 function () { 6 var rtc = new RTCPeerConnection({iceServers:

linux – tty,ttyS,pts,ptmx,vcs,vcsa设备文件之间的区别? 终端有字符终端和图形终端两种模式.在linux的图形环境下,我们可以通过鼠标点击来完成所有的管理任务,这是图形界面终端,另外一种就是文本界面的终端, 在这个界面的终端下我们可以使用linux命令来控制系统完成响

Tensorflow一些常用基本概念与函数(一) 1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数

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一.Pytorch安装 安装cuda和cudnn,例如cuda10,cudnn7.5 官网下载torch:https://pytorch.org/ 选择下载相应版本的torch 和torchvision的whl文件 使用pip install whl_dir安装torch,并且同时安装torchvision 二.初步使用pytorch # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import torch import time # 查看torch版本