如何将列表形式的字符串转换为张量？
将列表形式的字符串转换为张量可以通过以下步骤实现：
- 导入所需的库和模块：
import torch
from ast import literal_eval- 定义一个函数，将列表形式的字符串转换为张量：
def string_to_tensor(string_list):
# 使用literal_eval函数将字符串转换为列表
list_data = literal_eval(string_list)
# 将列表转换为张量
tensor_data = torch.tensor(list_data)
return tensor_data- 调用函数并传入列表形式的字符串：
string_list = "[1, 2, 3, 4, 5]"
tensor_result = string_to_tensor(string_list)这样，列表形式的字符串就被成功转换为了张量。你可以根据需要使用这个张量进行进一步的计算和处理。
关于张量的概念：张量是PyTorch中的核心数据结构，类似于多维数组。它可以在GPU上加速计算，并且支持自动求导。张量在深度学习和机器学习中广泛应用，用于存储和处理数据。
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如何将字符串列表转换为Pytorch张量
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如何在Pytorch中将字符串列表转换为字符串/字符张量？ 与numpy相关的示例： import numpy as np
mylist = ["this","is","my","list"]
np.array([mylist]) 返回： array([['this', 'is', 'my', 'list']], dtype='<U4') 但是，在pytorch中： torch.tensor(mylist) 返回： ------------
浏览 161提问于2019-12-15得票数 1
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将列表和标量列表转换为PyTorch张量列表会引发警告
python、pytorch、warnings、tensor
我正在将一个列表转换为一个PyTorch张量，并得到了一个警告消息。转换本身并不困难。例如：
>>> import torch
>>> thing = [[1, 2, 3, 4, 5], [2, 3], 2, 3]
>>> thing_tensor = list(map(torch.tensor, thing))
我收到警告：
home/user1/files/module.py:1: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceT
浏览 1提问于2020-08-03得票数 0
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PyTorch中的按聚合积分组
python、pytorch、tensor
我和有同样的问题。但是，我希望在每个组(或标签)中创建我的张量的产品。不幸的是，我找不到一个本机PyTorch函数来解决我的问题，就像产品的假设scatter_prod_ (和等效于scatter_add_ )一样，这是中使用的函数。
从的问题中回收示例代码，考虑2D张量：
samples = torch.Tensor([
[0.1, 0.1], #-> group / class 1
[0.2, 0.2], #-> group / class 2
[0.4, 0.4], #-> group / class 2
[0.0, 0
浏览 39提问于2022-12-02得票数 1
1回答
pytorch如何计算简单函数的导数？
python、pytorch、autodiff
当我们讨论pytorch中的自微分时，我们通常会根据张量的公式得到张量的图形结构，pytorch将通过使用链规则跟踪图形树来计算梯度。但是，我想知道在叶节点上会发生什么？pytorch是用解析导数硬编码整个基本函数列表，还是使用数值方法计算梯度？一个简单的例子：
import torch
def f(x):
return x ** 2
x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)
y = f(x)
y.backward()
print(x.grad) # 2.0
在这个例子中，pytorch是通过$$ (x^2)‘= 2x =2*1=2 $$
浏览 19提问于2020-07-22得票数 3
1回答
Tensorflow迭代器返回元组的问题
python、numpy、tensorflow、tuples、tensorflow-datasets
我想迭代TF数据集，以便将获得的数据转换为numpy张量。作为tensorflow的新手，我的代码如下所示
def convert_dataset_to_pytorch(self, dataset):
sess = tf.Session(config=self.config)
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
exampleTF, labelsTF = iterator.get_next()
examples = torch.Tensor()
labels = torch.Tensor()
浏览 42提问于2019-05-09得票数 0
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1回答
火炬中的retain_grad()是如何工作的？我发现它的位置改变了毕业生的成绩
python、pytorch
在一个简单的pytorch测试中，我希望看到非叶张量的梯度，所以我使用了retain_grad()：
import torch
a = torch.tensor([1.], requires_grad=True)
y = torch.zeros((10))
gt = torch.zeros((10))
y[0] = a
y[1] = y[0] * 2
y.retain_grad()
loss = torch.sum((y-gt) ** 2)
loss.backward()
print(y.grad)
它给了我一个正常的输出：
tensor([2., 4., 0., 0., 0., 0.,
浏览 10提问于2022-09-13得票数 4
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3回答
PyTorch函数中的下划线后缀意味着什么？
python、pytorch
在PyTorch中，张量的许多方法有两个版本--一个带有下划线后缀，另一个没有。如果我试一试，它们似乎也会做同样的事情：
In [1]: import torch
In [2]: a = torch.tensor([2, 4, 6])
In [3]: a.add(10)
Out[3]: tensor([12, 14, 16])
In [4]: a.add_(10)
Out[4]: tensor([12, 14, 16])
两者有什么区别？
torch.add和torch.add_
torch.sub和torch.sub_
...and，等等？
浏览 0提问于2018-10-21得票数 15
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1回答
张量索引表
python、numpy、pytorch
我有两个相同的张量列表(大小不同)，除了第一个，所有的张量都分配给了cuda设备。例如：
list1=[torch.tensor([0,1,2]).cuda(),torch.tensor([3,4,5,6]).cuda(),torch.tensor([7,8]).cuda()]
>>> list1
[tensor([0, 1, 2], device='cuda:0'), tensor([3, 4, 5, 6], device='cuda:0'), tensor([7, 8], device='cuda:0')]
list2=[t
浏览 6提问于2020-11-11得票数 1
1回答
TypeError: tensor()获得意外的关键字参数'names‘
python、pytorch
所以我开始阅读pytorch的深度学习，并将名称设置为张量内部的维度，以使其更友好，但一旦我使用名称参数，我就会得到错误： TypeError: tensor() got an unexpected keyword argument 'names' 有人能帮我吗？ 代码很简单： import torch
weights_named = torch.tensor([0.2126, 0.7152, 0.0722], names=['channels'])
weights_named 我只想运行这段代码，看看如何为维度设置名称。提前谢谢。
浏览 128提问于2021-06-24得票数 1
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3回答
高效地堆叠数组/火炬张量的副本？
arrays、numpy、pytorch、tensor
我是Python/Pytorch用户。首先，在numpy中，假设我有一个大小为LxL的数组M，我想要下面的数组: A=(M，...，M)大小，比方说NxLxL，有没有比这更优雅和内存效率更高的方法：
A=np.array([M]*N) ?
火炬张量也有同样的问题！现在，如果M是一个变量(torch.tensor)，我必须这样做：
A=torch.autograd.Variable(torch.tensor(np.array([M]*N)))
这是丑陋的！
浏览 0提问于2017-06-16得票数 4
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PyTorch: numpy.linalg.multi_dot()在PyTorch中的等价物是什么
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我正在尝试在PyTorch中执行多个矩阵的矩阵乘法，并想知道在PyTorch中numpy.linalg.multi_dot()的等价物是什么？ 如果没有，那么在PyTorch中下一个最好的方法是什么(就速度和内存而言)？ 代码： import numpy as np
import torch
A = np.random.rand(3, 3)
B = np.random.rand(3, 3)
C = np.random.rand(3, 3)
results = np.linalg.multi_dot(A, B, C)
A_tsr = torch.tensor(A)
B_tsr = tor
浏览 27提问于2020-10-25得票数 1
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4回答
PyTorch更喜欢复制张量
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似乎有几种方法可以在PyTorch中创建张量的副本，包括
y = tensor.new_tensor(x) #a
y = x.clone().detach() #b
y = torch.empty_like(x).copy_(x) #c
y = torch.tensor(x) #d
根据我在执行b或d时得到的UserWarning，a和d显然更倾向于使用a。为什么它是首选的？表演？我认为它的可读性较低。
使用c的任何理由/反对
浏览 2提问于2019-03-20得票数 142
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如何在Pytorch中创建像MNIST这样的数据集？
dataset、pytorch
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
浏览 0提问于2018-12-07得票数 4
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为什么遍历pytorch张量的速度如此之慢(与Numpy相比)？
python、numpy、pytorch、tensor
我最近一直在处理图像变换，遇到了这样一种情况:我有一个很大的数组(100000 x 3的形状)，其中每行表示3D空间中的一个点，如下所示：
pnt = [x y z]
我所要做的就是遍历每个点和矩阵，将每个点乘以一个称为T的矩阵(形状=3X3)。
使用Numpy进行测试：
def transform(pnt_cloud, T):
i = 0
for pnt in pnt_cloud:
xyz_pnt = np.dot(T, pnt)
if xyz_pnt[0] > 0:
arr[i] =
浏览 3提问于2020-09-30得票数 2
2回答
如何为多个输出编写参数？
python-3.x、deep-learning、pytorch
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
浏览 2提问于2019-09-23得票数 5
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1回答
电筒堆产生错误的尺寸
pytorch
我是pytorch的新手，我正在尝试在dataloader中创建数据，我的代码看起来像这样：
a=[]
.. within a for loop
self.a.append(torch.stack([b[ith_idx][j], \
b[ith_idx][rnd_dist], \
b[rnd_cls_idx][rnd_dist_rnd_cls]]\
))
self.c.append([1,0])
其中，b是张量的python列表。例如，b的第一个元素具有形状torch.Size([46, 3, 512, 512]) (3个通道512 x 512)。
self.a = torch
浏览 15提问于2020-05-19得票数 0
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1回答
PyTorch:有可能区分一个矩阵吗？
python、pytorch、differentiation
如何在PyTorch中区分矩阵？我尝试过以下几种方法，但都不起作用：
实例1：
a = torch.tensor([1., 2, 3], requires_grad=True)
b = torch.tensor([4., 5, 6], requires_grad=True)
c = a*b
c.backward()
#print(b.grad)
>>> RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs
实例2：
a = torch.tensor([1., 2, 3], requires
浏览 4提问于2020-07-26得票数 2
1回答
torch.combinations在PyTorch中多维张量或元组上的应用？
python、pytorch
使用PyTorch，torch.combinations将只接受一个一维张量作为输入，但我想将它应用于多维张量中的每个一维张量。
inp = torch.tensor([[1, 2, 3],
[2, 3, 4]])
torch.combinations((inp), r=2)
结果是一个错误，说我不能将它应用于那个形状，但我想单独将它应用于[1, 2, 3]和[2, 3, 4]。我不能一个一个地做，因为我的想法是将这个应用于大数据集。
inp = torch.tensor([[1,2,3],[2,3,4]])
inp_tuple = torch.un
浏览 44提问于2022-08-01得票数 0
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1回答
PyTorch中批量张量选择尺寸的避免循环
python、indexing、pytorch、tensor
我有一个分批张量和另一个张量，它的维数指数可以从批张量中选择。目前，我正在处理批处理张量，如下面的代码片段所示：
import torch
# create tensors to represent our data in torch format
batch_size = 8
batch_data = torch.rand(batch_size, 3, 240, 320)
# notice that channels_id has 8 elements, i.e., = batch_size
channels_id = torch.tensor([2, 0, 2, 1, 0, 2, 1,
浏览 2提问于2021-07-06得票数 2
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1回答
为什么放火器不能计算循环中的梯度？
python、machine-learning、deep-learning、pytorch、gradient
我遇到了一个问题，但我不知道为什么。首先，我用torch.tensor()创建了一个张量，我的目标是计算y=2*x的梯度，它最初是通过设置参数requires_grad = True来完成的。我运行了y.backward()，它成功了。
我认为上面提到的步骤是模式。我想看看这个模式是否适用于向量a中的每个元素，所以我写了for -循环，但是新的步骤返回的不是张量(2)。
我试着把每一个我都从循环中分离出来，就像在图片中一样，它起了作用。
我很困惑。请告诉我为什么。非常感谢!
import torch
x = torch.tensor([1.0,2.0,3.0,7.0],requires_gra
浏览 3提问于2022-04-11得票数 0
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