1.torch.linspace(start,end,steps=100,dtype) 作用是返回一个一维的tensor(张量),其中dtype是返回的数据类型. import torch print(torch.linspace(-1,1,5)) 输出结果为:tensor([-1.0000, -0.5000,  0.0000,  0.5000,  1.0000]) 2.unsqueeze()函数 在指定位置增加维度. import torch a=torch.arange(0,6) #a是一维

一.环境配置 win10 vs2017 libtorch-win-shared-with-deps-debug-1.8.1+cpu opencv349 由于yolov5代码,作者还在更新(写这篇博客的时候,最新是5.4),模型结构可能会有改变,所以咱们使用的libtorch必须满足其要求,最好是一致.我这里提供本博客采用的yolov5版本python源码. 百度云网盘分享: 1 链接:https://pan.baidu.com/s/1VVns4hzJdDN0hFNtSnUZ2w 2 提取码:6c

本篇文章主要教大家如何搭建一个基于Transformer的简单预测模型,并将其用于股票价格预测当中.原代码在文末进行获取.小熊猫的python第二世界 1.Transformer模型 Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型,现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer.Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制,不采用 RNN 的顺序结构,使得模型可以并行化训练,而且能够拥有全局信息.这篇文章的目的主

numpy.expand_dims(a, axis) Expand the shape of an array. Insert a new axis that will appear at the axis position in the expanded array shape. Parameters: a : array_like Input array. axis : int Position in the expanded axes where the new axis is place

squeeze的用法主要就是对数据的维度进行压缩或者解压. 先看torch.squeeze() 这个函数主要对数据的维度进行压缩,去掉维数为1的的维度,比如是一行或者一列这种,一个一行三列(1,3)的数去掉第一个维数为一的维度之后就变成(3)行.squeeze(a)就是将a中所有为1的维度删掉.不为1的维度没有影响.a.squeeze(N) 就是去掉a中指定的维数为一的维度.还有一种形式就是b=torch.squeeze(a,N) a中去掉指定的定的维数为一的维度. 再看torch.unsque

squeeze的用法主要就是对数据的维度进行压缩或者解压. squeeze() torch.squeeze(a):去掉a中维数为1的维度. a.squeeze(N):去掉特定维度N下维数为1的维度. b=torch.squeeze(a,N):a中去掉指定的维数为1的维度. unsqueeze() a.unsqueeze(N):在a中指定位置N加上一个维数为1的维度. b=torch.unsqueeze(a,N):在a中指定位置N加上一个维数为1的维度.

我学习pytorch框架不是从框架开始,从代码中看不懂的pytorch代码开始的 可能由于是小白的原因,个人不喜欢一些一下子粘贴老多行代码的博主或者一些弄了一堆概念,导致我更迷惑还增加了畏惧的情绪(个人感觉哈),我觉得好像好多人都是喜欢给说的明明白白的,难听点就是嚼碎了喂我们.这样也行啊(有点恶心哈),但是有些东西即使嚼碎了我们也弄不明白,毕竟有一些知识是很难的(嚼碎后的知识我们都难以理解) 我知道了这些,也在尽力写博客时写的容易理解,但是自身实力有限,还做不到写博客写的既有条理又容易理解,请谅

import torch torch中的squeeze与unsqueeze作用是去除/添加维度为1的行 例如,a=torch.randn(2,3) 那么b=a.unsqueeze(0),b为(1,2,3)的矩阵 类似的,b=a.unsqueeze(1),b为(2,1,3)的矩阵 b=a.unsqueeze(2),b为(2,3,1)的矩阵 同理,如果a=torch.randn(2,1,3) 则b=a.squeeze(2)=torch.squeeze(a),b为(2,3)的矩阵.

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

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

import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1) #torch.linspace本身是一维向量,unsqueeze是增加维度,把一维化为二维 y=x.pow(2)+0.2*torch.rand(x.size()) #0.2*

在numpy库中,经常会出现“秩为1的一维数组”(come from 吴恩达的深度学习,目前还没有搞清楚numpy中如此设计的意图).比如: 注意这里的a的shape是[3] ,既不是 [1,3] 也不是 [3,1].这就说明它既不是行向量也不是列向量,只是一个数组. 但是我们可以用squeeze()和unsqueeze()对其进行操作,比如: 在对这两个函数讲解之前,我们先统一一下定义: In : x.shape Out: torch.Size( [ a , b , c ] ) 这里我们说a是

先看看简单例子: import torch import torch.autograd as autograd import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim torch.manual_seed(1) 1 2 3 4 5 6 7 用torch.tensor让list成为tensor: # Create a 3D tensor of size 2x2x2. T_data = [[[1

squeeze压缩的意思 就是在第几维为1 去掉 unsqueeze 解缩 在第几维增加 变成*1 squeeze用法 c = b.view(1, 1, 1, 2, 3) c.squeeze(0) # 压缩第0维的"1" (0 ,0 ,.,.) = 0 1 2 3 4 5 [torch.FloatTensor of size 1x1x2x3] c.squeeze() # 把所有维度为"1"的压缩 0 1 2 3 4 5 [torch.FloatTensor of s

PyTorch常用代码段整理合集 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collections import os import shutil import tqdm import numpy as np import PIL.Image import torch import torchvision 基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__ # PyTorch version torch.version.cuda # Corr

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(当然也可以说图片) PIL与Tensor相互转换 import torch from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # loader使用torchvision中自带的transforms函数 loader = transforms.Compose([ tr

1.squeeze() 函数 squeeze() 用来去掉向量的一个维度,只有维度为 1 的那一维才能去掉 example: 初始化1个向量shape为(1,2,3)的向量 import torch a = torch.rand((1,2,3)) 去掉第 0 维,第 0 维的大小是1,所以可以去掉第0维,去掉后向量的 shape 是(2,3) 去掉最后一维,最后一维的大小是3,所以不会操作成功,向量的 shape 仍然是(1,2,3) 2.unsqueeze()函数 从函数名字就可以看出,uns

下面为官方文档学习笔记    http://pytorch.org/docs/0.3.0/index.html 1.torch.Tensor from __future__ import print_function import torch import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame ################Tensors Tensors Tensors##############

从 relu 的多种实现来看 torch.nn 与 torch.nn.functional 的区别与联系 relu多种实现之间的关系 relu 函数在 pytorch 中总共有 3 次出现: torch.nn.ReLU() torch.nn.functional.relu_() torch.nn.functional.relu_() torch.relu() torch.relu_() 而这3种不同的实现其实是有固定的包装关系,由上至下是由表及里的过程. 其中最后一个实际上并不被 pytorch

L0 pytorch 构建简单网络 本文是L0, 目的是把pytorch构建感知器的程序,仔细剖析理解. import torch from torch import nn torch.__version__ '1.3.0' STEP 1 手工定义全连接层Linear #torch.nn是专门为深度学习设计的模块.torch.nn的核心数据结构是Module #它是一个抽象的概念,#既可以表示神经网络中的某个层(layer), #也可以表示一个包含很多层的神经网络 #class Linear(n