torch.norm(input, p='fro', dim=None, keepdim=False, out=None, dtype=None) 返回所给tensor的矩阵范数或向量范数 参数: input:输入tensor p (int, float, inf, -inf, 'fro', 'nuc', optional):范数计算中的幂指数值.默认为'fro' dim (int,2-tuple,2-list, optional): 指定计算的维度.如果是一个整数值,向量范数将被计算:如果是一

增加一个维度 out.unsqueeze(-1) 降低一个维度 out.squeeze(dim=1)

原文链接:JAMA:Java矩阵包 API文档链接:线性代数Java包 JAMA jama是一个非常好用的java的线性代数软件包.适用于日常编程可能碰到的各种矩阵运算问题,提供了一个优雅的简便的解决方案. jama:java 矩阵包 背景 jama是一个基本的线性代数java包,它提供了实数非稀疏矩阵类,程序员可构造操控这些类.对于经常使用到矩阵运算的码农来说,即使不精通线性代数也没有关系,因为jama包提供的功能已经够用,调用方便,使用自然,而且易于理解.Jama包意欲称为java的标准矩阵

英文原文:Cloud computing service models, Part 1: Infrastructure as a Service 本文介绍三个云类别中的第一个:基础架构即服务(infrastructure as a service,IaaS).IaaS 的一些关键概念包括: 云爆发(cloudbursting) 多租户计算(multi-tenant computing ) 资源共用(resources pooling) 虚拟机监控程序(hypervisor) 最重要的是了解 Ia

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

理解张量,并将张量与线性代数的知识连接起来,我认为最重要的是理解 tensor 的两个属性:shape 和 ndim . ndim 表示张量的维度,一维张量的 ndim 值为 1,二维张量的 ndim 值为 2. shape 表示张量的形状,它的值是一个列表,列表元素个数与张量的维度相等,每一个元素值表示张量在此维度的元素个数. 举例来说: >>> tensor = torch.randn(3, 2, 2) >>> tensor tensor([[[ 1.1070, -

原文地址: https://blog.csdn.net/u011668104/article/details/82718375 --------------------------------------------------------------------------------------------- opencv读取彩色图片:BGR,(h,w,c) 例如: cv2.imread(‘test.jpg’) Skimage读彩色图片:RGB,(h,w,c) 例如: from skimag

考虑一个函数$y=f(\textbf{x}) (R^n\rightarrow R)$,y的Hessian矩阵定义如下: 考虑一个函数:$$f(x)=b^Tx+\frac{1}{2}x^{T}Ax\\其中b^T=[1,3,5], A在代码中可读,可以自定义$$ 求该函数在x = [0,0,0]处海森矩阵值的python代码如下: 本代码需要用到torch.autograd包中的核心函数torch.autograd.grad.相邻随笔中有详细参考解析.大致原理是人工求导并保留了计算图,所以求二阶导很

1. 二维矩阵乘法 torch.mm() torch.mm(mat1, mat2, out=None),其中mat1(\(n\times m\)),mat2(\(m\times d\)),输出out的维度是(\(n\times d\)). 该函数一般只用来计算两个二维矩阵的矩阵乘法,并且不支持broadcast操作. 2. 三维带batch的矩阵乘法 torch.bmm() 由于神经网络训练一般采用mini-batch,经常输入的时三维带batch的矩阵,所以提供torch.bmm(bmat1,

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-

2017 年初,Facebook 在机器学习和科学计算工具 Torch 的基础上,针对 Python 语言发布了一个全新的机器学习工具包 PyTorch. 因其在灵活性.易用性.速度方面的优秀表现,经过2年多的发展,目前 PyTorch 已经成为从业者最重要的研发工具之一. 现在为大家奉上出 60 分钟极速入门 PyTorch 的小教程,助你轻松上手 PyTorch!大家也可直接在实验楼学习:PyTorch 深度学习基础课程. PyTorch 基础 PyTorch 使用一种称之为 imperat

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

矩阵和图像的操作 (1)cvMinManLoc函数 其结构 void cvMinMaxLoc(//取出矩阵中最大最小值 const CvArr* arr,//目标矩阵 double* min_val,//最小值 double* max_val,//最大值 CvPoint* min_loc = NULL,//最小值位置 CvPoint* max_loc = NULL,//最大值位置 const CvArr* mask = NULL//矩阵"开关" ); 实例代码 #include <

导读 本文讨论了深层神经网络训练困难的原因以及如何使用Highway Networks去解决深层神经网络训练的困难,并且在pytorch上实现了Highway Networks. 一 .Highway Networks 与 Deep Networks 的关系 深层神经网络相比于浅层神经网络具有更好的效果,在很多方面都已经取得了很好的效果,特别是在图像处理方面已经取得了很大的突破,然而,伴随着深度的增加,深层神经网络存在的问题也就越大,像大家所熟知的梯度消失问题,这也就造成了训练深层神经网络困难的

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob

想直接看公式的可跳至第三节 3.公式修正 一.为什么需要SPP 首先需要知道为什么会需要SPP. 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成,其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求,唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层,因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小,例如著名的VGG模型则要求输入数据大小是 (224*224) . 固定输入数据大小有两个问题: 1.很多场景所得到数据并不是固定大小的,例如街景文字基本上其高宽比是不固定的,如下图示红色框出的文字. 2.可能你会说可以

(一)简述---承接上文---基于pytorch实现HighWay Networks之Train Deep Networks 上文已经介绍过Highway Netwotrks提出的目的就是解决深层神经网络训练困难的问题,以及简单的解释了为什么深层神经网络会出现梯度消失和梯度爆炸的问题,这里详细的介绍一些Highway Networks以及使用pytorch实现Highway Networks. (二)Highway Networks 什么是Highway Networks? Highway Ne

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 本教程我们将会搭建一个网络来将法语翻译成英语. [KE

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https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 官方推荐的一篇教程 Tensors #Construct a 5x3 matrix, uninitialized: x = torch.empty(5, 3) #Construct a randomly initialized matrix: x = torch.rand(5, 3) # Construct a matrix filled zeros and

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