pytorch张量数据类型入门1.对于pytorch的深度学习框架,其基本的数据类型属于张量数据类型,即Tensor数据类型,对于python里面的int,float,int array,flaot array对应于pytorch里面即在前面加一个Tensor即可——intTensor ,Float tensor,IntTensor of size [d1,d2...], FloatTensor of size[d1,d2,...]2.对于pytorch,并不能表示string类型的数据类型,一

Tensor类型 1.Tensor有不同的数据类型,每种类型又有CPU和GPU两种版本: 2.默认的tensor类型是FloatTensor,t.set_default_tensor_type可以修改默认的tensor类型: 3.特别的HalfTensor是专门为GPU显存不足设计的,同样的元素个数,显存只占用FloatTensor的一半: ------------------------------------------------------------------------------

1. 使用tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) 创建一个正态分布的随机数 参数说明:[2, 3]表示随机数的维度,mean表示平均值,stddev表示标准差 代码:生成一个随机分布的值 #1. 创建一个正态分布的随机数 sess = tf.Session() x = tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) print(sess.run(x)) 2. np.random.shuffle(y) # 对数

啃书部分已单独做成Gitbook了,后续不再更新.详情访问个人网站ccoding.cn或ccbyte.github.io 说在前面 一直想刷算法找不到很适合的书,后来发现考PAT很多推荐<算法笔记>,看了一下挺不错的,因为自己很久没用C了,有些细节忘了,而这本书是从基本写起应该还不错. 基础部分为五章(2~6:C基础/排序/查找/递归/贪心/STL模板库) 提高篇有六章(7~13:栈/队列/链表/树/图/动态规划/hash和KMP) 先看基础篇吧,也恢复一下写C的手感. 基础篇内容简单一些但也

//请输入您的姓名.年龄.工作单位, //拼接成一句完整的话 //我叫***,今年**岁了,在****工作. Console.Write("请输入你的姓名:"); string name = Console.ReadLine(); Console.Write("请输入你的年龄:"); string age = Console.ReadLine(); Console.Write("请输入你的工作单位:"); string danwei = Cons

先随便找一个熟悉的函数,右击-转到定义,然后写出目标函数,右击-转到定义

//输入一个年份,判断是否是闰年 //(能被4整除却不能被100整除的,年份世纪年份能被400整除的是闰年) Console.Write("请输入一个年份:"); int year = int.Parse(Console.ReadLine()); && year <= ) { == && year % != || year % == ) { Console.WriteLine("您输入的年份是闰年"); } else { Con

https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/82669546 2018年09月12日 22:56:50 一只tobey 阅读数:727   1.numpy类型:numpy.ndarray  对于图片读取之后(H,W,C)或者(batch,H,W,C) (1)在元素总数不变的情况下:numpy类型的可以直接使用方法numpy.reshape任意改变大小,numpy.expand_dims增加维度,大小是1(这个函数可以参考numpy.exp

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

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

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

1.extract_image_patches函数的使用: 假设Eigen::Tensor形状为(3,8,8,9),现在要对第二维.第三维根据size大小为(2,2),stride=(2,2),那么如果tensor类型是rowmajor类型,那么经过extract_image_patches后的数据就是(3,4*4,2,2,9)的5维数组,如果tensor类型是colmajor类型,那么得到的数据就是(3,2,2,4*4,9)的五维数组. Eigen::array<int, 2> reduct

原文:http://hi.baidu.com/magicdemon/blog/item/821b2e22d7df494cad34debd.html C++下基本类型所占位数和取值范围: 符号属性      长度属性      基本型      所占位数      取值范围   输入符举例       输出符举例 --                    --           char          8          -2^7 ~ 2^7-1    %c         %c.%d.

目录 一.Tensor的创建和使用 二.Tensor放到GPU上执行 三.Tensor总结 一.Tensor的创建和使用 1.概念和TensorFlow的是基本一致的,只是代码编写格式的不同.我们声明一个Tensor,并打印它,例如: import torch #定义一个Tensor矩阵 a = torch.Tensor([1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]) print(a) print('{}'.format(a)) 然后会发现报以下错误: new() received

在用pytorch训练神经网络时,我们常常需要在numpy的数组变量类型与pytorch中的tensor类型进行转换,今天给大家介绍一种它们之间互相转换的方法. 一.numpy到tensor 首先我们要引入必要的包: import numpy as np import torch 然后创建一个numpy类型的数组: x = np.ones(5) print(type(x)) 这里创建了一个一维的数组,5个都为1,我们打印一下这个x的类型显示如下: <class 'numpy.ndarray'>

基本类型 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 floatin

写在前面:此篇纯属自我记录,参考意义不大. 数据类型 数值型 标量Scalar:1.0,2.3等,shape为0->[] a = 1.2 向量Vector:[1.0],[2.3,5.4]等,shape为1->[n] a = tf.constant([2.3,5.4]) 矩阵Matrix:[[1.0,2.3],[3.4,5.4]]等,shape为2->[n,m] a = tf.constant([[1.0,2.3],[3.4,5.4]] 张量Tensor:维度数dim>2的数组统称为

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

pytorch中的数据类型 import torch a=torch.randn(2,3) b=a.type() print(b) #检验是否是该数据类型 print(isinstance(a,torch.FloatTensor)) print(isinstance(a,torch.cuda.FloatTensor)) a=a.cuda() print(isinstance(a,torch.cuda.FloatTensor)) 基本数据类型的生成 #生成一个Tensor,数值为1.1 a=tor

好了,咱们今天终于进入了现阶段机器学习领域内最流行的一个框架啦——TensorFlow.对的,这款由谷歌开发的机器学习框架非常的简单易用并且得到了几乎所有主流的认可,谷歌为了推广它的这个框架甚至单独开辟了免费学习这个框架的视频教程,可惜这些教程都是基于TensorFlow1.0版本的,一直没有更新.现在都是TensorFlow2.0版本了,其中的开发的API的变化非常非常大,很多都是不兼容的,非常坑,如果大家还是觉得要跳坑,我不拦着哈.它的应用的官方视频教程的地址是https://develop

前面在mnist中使用了三个非线性层来增加模型复杂度,并通过最小化损失函数来更新参数,下面实用最底层的方式即张量进行前向传播(暂不采用层的概念). 主要注意点如下: · 进行梯度运算时,tensorflow只对tf.Variable类型的变量进行记录,而不对tf.Tensor或者其他类型的变量记录 · 进行梯度更新时,如果采用赋值方法更新即w1=w1+x的形式,那么所得的w1是tf.Tensor类型的变量,所以要采用原地更新的方式即assign_sub函数,或者再次使用tf.Variable包起