一.python求绝对值的三种方法 1.条件判断 2.内置函数abs() 3.内置模块 math.fabs 1.条件判段,判断大于0还是小于0,小于0则输出相反数即可 # 法1:使用条件判断求绝对值 def abs_value1(): # input返回str,需转换为浮点数的格式 a = float(input('1.请输入一个数字:')) if a >= 0: a = a else: a = -a print('绝对值为:%f' % a) 2.abs()函数 # 法2:使用内置函数求绝对值

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: ------------------------------------------------------------------------------

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'>

[开发技巧]·TensorFlow中numpy与tensor数据相互转化 个人主页–> https://xiaosongshine.github.io/ - 问题描述 在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时,很多时候都是与Numpy数据打招呼,例如我们csv或者照片数据等.但是我们都知道,TensorFlow训练时都是使用Tensor来存储变量的,并且网络输出的结果也是Tensor. 一般情况下我们不会感受到Numpy与Tensor之间的区别,因为TensorFlow网络在输入Nump

numpy与tensor数据相互转化: *Numpy2Tensor 虽然TensorFlow网络在输入Numpy数据时会自动转换为Tensor来处理,但是我们自己也可以去显式的转换: data_tensor= tf.convert_to_tensor(data_numpy) *Tensor2Numpy 网络输出的结果仍为Tensor,当我们要用这些结果去执行只能由Numpy数据来执行的操作时就会出现莫名其妙的错误.解决方法: with tf.Session() as sess: data_num

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

[code] import numpy as np nparr = np.array([[1 ,2, 3, 4]]) np_int32 = nparr[0][0] # np_int=1 py_int = 1234 #打印类型 print("type(py_int32)="+str(type(py_int32))) print("type(np_int)="+str(type(np_int))) #numpy 的int32 转 int64 np_int64=np.in

用numpy实现搭建一个简单的forward和backward import numpy as np N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 x = np.random.randn(N, D_in) # (64, 1000) y = np.random.randn(N, D_out) # (64, 10) w1 = np.random.randn(D_in, H) # (1000, 100) w2 = np.random.randn(H, D_out) # (

报错原因:numpy不能读取CUDA tensor 需要将它转化为 CPU tensor. 所以如果想把CUDA tensor格式的数据改成numpy时,需要先将其转换成cpu float-tensor随后再转到numpy格式 报错行: tcls[index, best_n, g_y_center, g_x_center, np.array(target[index, t, 0])] = 1 修改后: tcls[index, best_n, g_y_center, g_x_center, np.

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

从官网拷贝过来的,就是做个学习记录.版本 0.4 tensor to numpy a = torch.ones(5) print(a) 输出 tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) 进行转换 b = a.numpy() print(b) 输出 [1. 1. 1. 1. 1.] 注意,转换后的tensor与numpy指向同一地址,所以,对一方的值改变另一方也随之改变 a.add_(1) print(a) print(b) numpy to tensor import numpy

一.简单数学操作 1.逐元素操作 t.clamp(a,min=2,max=4)近似于tf.clip_by_value(A, min, max),修剪值域. a = t.arange(0,6).view(2,3) print("a:",a) print("t.cos(a):",t.cos(a)) print("a % 3:",a % 3) # t.fmod(a, 3) print("a ** 2:",a ** 2) # t.po

1.1 list 转 numpy ndarray = np.array(list) 1.2 numpy 转 list list = ndarray.tolist() 2.1 list 转 torch.Tensor tensor=torch.Tensor(list) 2.2 torch.Tensor 转 list 先转numpy,后转list list = tensor.numpy().tolist() 3.1 torch.Tensor 转 numpy ndarray = tensor.numpy

PIL:使用Python自带图像处理库读取出来的图片格式numpy:使用Python-opencv库读取出来的图片格式tensor:pytorch中训练时所采取的向量格式 import torch import torchvision.transforms as transforms PIL  to Tensor def PIL2tensor(img): loader = transforms.Compose([ transforms.ToTensor() ]) image = loader(i

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

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

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

开始图像处理的海洋 (1)两个问题的详细解答 在开始畅游opencv.tensorflow的海洋之前,我们这里先要解决两个问题. 1.Jupyter notebook 解决了无法自动跳转到浏览器的问题 1)在开始菜单里找到并打开Anaconda Prompt,输入以下命令然后执行. jupyter notebook --generate-config 2)打开上述命令生成的jupyter notebook配置文件:jupyter_notebook_config.py.找到# c.Notebook

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/tensor_introduce1.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/tensor_introduce1.py Tensor 的概念 Tensor 中文为张量.张量的意思是一个多维数组,它是标量.向量.矩阵的高维扩展. 标量可以称为 0 维张量,向