我遇到一个将torch.tensor的python矩阵转换为torch.tensor的问题。
例如,M是一个(n,m)矩阵,每个元素M[i][j]都是一个具有相同大小(p, q, r, ...)的torch.tensor。如何将列表M的python列表转换为具有(n,m,p,q,r,...)大小的torch.tensor。
M = []
for i in range(5):
row = []
for j in range(10):
row.append(torch.rand(3,4))
M.append(row)
如何将上面的M转换为具有(5,10,3,
我面临着一种不一致的行为,根据韦特的说法,这个指数是一个列表或一个整数。看一看这段代码:
# First example, integer selector ==> Ok
t = torch.tensor([[0, 1], [1, 0]])
t[0, 0].add_(10)
print(t)
tensor([[10, 1],
[ 1, 0]])
# Second example, list selector ==> ???
t = torch.tensor([[0, 1], [1, 0]])
t[[0], [0]].add_(10) # notice the
我试图从生成器构造张量,如下所示:
>>> torch.tensor(i**2 for i in range(10))
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
RuntimeError: Could not infer dtype of generator
目前我只做:
>>> torch.tensor([i**2 for i in range(10)])
tensor([ 0, 1, 4, 9, 16, 2
例如,我想要获得张量a中值为0和2的元素的索引。这些值(0和2)存储在张量b中。我已经设计了一种pythonic方式来做到这一点(如下所示),但我不认为列表理解是为了在GPU上运行而优化的,或者可能有一种更PyTorchy的方式来做到这一点,我不知道。 import torch
a = torch.tensor([0, 1, 0, 1, 1, 0, 2])
b = torch.tensor([0, 2])
torch.tensor([x in b for x in a]).nonzero()
>>>> tensor([[0],
[2],
下面是我想要做的事情的简化版本:
import torch
import time
# Create dummy tensors and save them in my_list
my_list = [[]] * 100
for i in range(len(my_list)):
my_list[i] = torch.randint(0, 1000000000, (100000, 256))
concat_list = torch.tensor([])
# I want to concat two consecutive tensors in my_list
tic = time.
我在用CIFAR10数据集训练我的CNN。我提取了50,000张维度(32 X 32 X 3)的图像,并在列表中读取它们。我将它们转换为numpy数组,并将其存储在列表中。我对我的训练和测试的标签也做了同样的处理。
然后,我在pytorch中构建了两层和一个FC的CNN。在此之前,我创建了自己的自定义数据加载器。在这样做的同时,我输入的图像的尺寸正在发生变化。尺寸(32 X 32 X 3)正在更改为(3 X 32 X 32),并且我无法训练我的神经网络。
tensor_x = torch.stack([torch.Tensor(i) for i in train_images])
tensor
我有一个割炬张量A,它的大小(n,m)和大小n的指数列表,使得0 <=的每个条目指示< m。对于A的每一行I,我想用向量的方式乘以A[i,indicesi] *= -1。有什么简单的方法吗?
A = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
indices = torch.tensor([1, 2])
#desired result
A = [[1,-2,3],[4,5,-6]]
在“ of torch.autograd.grad”中指出,对于参数,
参数:
输出(张量序列)-差异化函数的输出。
输入(张量序列)-输入w.r.t.其中的梯度将被返回(而不是累积到.grad中)。
我尝试以下几点:
a = torch.rand(2, requires_grad=True)
b = torch.rand(2, requires_grad=True)
c = a+b
d = a-b
torch.autograd.grad([c, d], [a, b]) #ValueError: only one element tensors can be converted to
我已经看过MNIST数据集的Pytorch源代码,但它似乎直接从二进制文件读取numpy数组。我如何才能像这样创建train_data和train_labels呢?我已经准备好了图片和标签。
我已经学会了如何读取图像和标签,以及如何编写get_item和len,真正让我感到困惑的是如何使train_data和train_labels,也就是torch.Tensor。我试图将它们排列到python列表中并转换为torch.Tensor,但失败了:
for index in range(0,len(self.files)):
fn, label = self.files[index]
im
我试着运行这个非常基本的神经网络:
import os; os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE"
import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as plt
import time
#####################################################
# Create the n