CIFAR10 CIFAR10 数据集是一个广泛使用的数据集，包含10类彩色图像，每类有6000张图像（5000张训练集，1000张测试集）。...PyTorch中将多个图像张量组合成一个图像网格的函数。...make_grid接受一系列图像张量，并返回一个单一的张量，该张量包含了所有输入图像按网格排列的结果 import torchvision.utils as vutils # 假设有数据加载器 dataloaders...此外，如果还没有安装torchvision和Pillow，可能需要先安装： pip install torchvision pillow transforms 是PyTorch中一个重要的模块，用于进行图像预处理和数据增强...常见的transforms包括： 数据类型转换： ToTensor(): 将PIL图像或NumPy数组转换为PyTorch的Tensor格式。
conda install pydot 三、PyTorch数据结构 1、Tensor（张量） Tensor（张量）是PyTorch中用于表示多维数据的主要数据结构，类似于多维数组，可以存储和操作数字数据...维度（Dimensions） Tensor（张量）的维度（Dimensions）是指张量的轴数或阶数。...在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....变量（Variable） Variable（变量）是早期版本中的一种概念，用于自动求导（autograd）。...在早期版本的PyTorch中，Variable是一种包装张量的方式，它包含了张量的数据、梯度和其他与自动求导相关的信息。可以对Variable进行各种操作，就像操作张量一样，而且它会自动记录梯度信息。
概念 张量 张量是 PyTorch 中的核心数据结构。对于张量直观上所表示的东西，你可能已有很好的理解：张量是一种包含某种标量类型（比如浮点数和整型数等）的 n 维数据结构。...在上面的案例中，我已经指定该张量包含 32 位的整型数，这样你可以看到每一个整型数都位于一个物理地址中，每个地址与相邻地址相距 4 字节。为了记住张量的实际维度，我们必须将规模大小记为额外的元数据。...如果我们可以得到张量的域段，这就意味着我们必须解耦张量的概念（你所知道且喜爱的面向用户的概念）以及存储张量的数据的实际物理数据的概念（称为「存储（storage）」）： ?...我们已经介绍了一些张量的数据布局（有人可能会说，如果你正确地理解了数据表示，其它一切都会自然到位）。但还是有必要简要谈谈如何实现对张量的操作。...dtype（数据类型）：描述了张量中每个元素实际存储的数据的类型，比如可以是浮点数、整型数或量化的整型数。 如果你想为 PyTorch 张量添加一种扩展，你应该思考你想要扩展这些参数中的哪几种。
概念 张量 张量是 PyTorch 中的核心数据结构。对于张量直观上所表示的东西，你可能已有很好的理解：张量是一种包含某种标量类型（比如浮点数和整型数等）的 n 维数据结构。...在上面的案例中，我已经指定该张量包含 32 位的整型数，这样你可以看到每一个整型数都位于一个物理地址中，每个地址与相邻地址相距 4 字节。为了记住张量的实际维度，我们必须将规模大小记为额外的元数据。...我们已经介绍了一些张量的数据布局（有人可能会说，如果你正确地理解了数据表示，其它一切都会自然到位）。但还是有必要简要谈谈如何实现对张量的操作。...dtype（数据类型）：描述了张量中每个元素实际存储的数据的类型，比如可以是浮点数、整型数或量化的整型数。 如果你想为 PyTorch 张量添加一种扩展，你应该思考你想要扩展这些参数中的哪几种。...我们一般将 PyTorch 中的核看作由以下部分组成： 首先有一些我们要写的有关核的元数据，这能助力代码生成并让你获取所有与 Python 的捆绑包，同时无需写任何一行代码。
斗佛视频号最新的一期讲解了硬件性能数据的基础知识，包括了CPU各级缓存、内存、机械/固态硬盘、网卡、机房等延时和吞吐量数据，我认为是非常有用的内容，虽然只是一些经验值，但是了解这些，就能为我们进行系统设计...、技术选型等工作的时候，提供更科学的数据参考，做到有"数"可依，定量评估，更加科学。...结合这个系统的响应时间等非功能需求，根据不同设备的延时参考，就可以初步判断机械硬盘还是SSD满足我的需求。如果做同城灾备、异地灾备，根据延时，初步判断多少公里范围内建设机房能满足我的目标。...无论是系统架构师、开发人员、DBA、运维人员，了解这些基础的性能数据，对工作都是一种很好的辅助，但这些只是表象，如果能深入了解这些数据背后的原理，甚至具备调优的能力，就进入到了更高的层次。...硬件参考数据， 如果您认为这篇文章有些帮助，还请不吝点下文章末尾的"点赞"和"在看"，或者直接转发pyq， 近期更新的文章： 《MySQL的mysqld_safe和mysqld进程有何用？》
张量用作索引必须是长整型或字节型张量在使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow进行张量操作时，你可能会遇到一个错误，该错误提示 "张量用作索引必须是长整型或字节型张量"。...例如，在PyTorch中，索引可以是长整型张量（int64）或字节型张量（uint8）。如果作为索引使用的张量不具有正确的数据类型，我们就会得到 "张量用作索引必须是长整型或字节型张量" 的错误。...超出范围的索引将导致索引错误。当你在处理图像分类任务时，你可能会遇到 "张量用作索引必须是长整型或字节型张量" 的错误。...我们首先加载数据集并定义了一个长度为3的长整型张量索引 indices。然后，我们使用索引张量来获取图像数据 selected_images。...掌握张量索引技术可以帮助我们更好地处理和操作张量数据。总结"张量用作索引必须是长整型或字节型张量" 错误发生在你试图使用一个张量作为另一个张量的索引时，但是索引张量的数据类型不适合用于索引。
tensorflow版本：1.15.0，虽然目前tensorflow已经出到2.x版本了，但据说2.x版本的还存在一些bug，就使用目前的1.x版本的了。...使用type可以查看变量的类型：type(变量名) 2、numpy中的数据类型 名称 描述 bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False） int_ 默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long...这里的i1指代的是int8, 每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码，如下： 字符 对应类型 b 布尔型 i (有符号) 整型 u 无符号整型 integer f 浮点型 c 复数浮点型 m timedelta...看以下例子：默认使用的数据类型是torch.float32 ? 当然，你也可以指定生成张量的类别，通过以下方式： ? 在多数情况下，我们都会使用pytorch自带的函数建立张量，看以下例子： ?...3、tensorflow基本数据类型 ? 定义一个张量： ? 使用tf.constant建立一个常量，注意：常量是不进行梯度更新的。
input 张量形状一致，且元素值全为 0 或者 1 的张量，需要注意此时的 input 必须是张量。...「通过 torch.full_like(input,fill_value) 函数来创建全为自定义数值 fill_value 的张量，形状由参数 input 的形状指定，input 必须是张量。」...比如传入参数 mean 的张量形状为 1, 4，那么传入参数 std 的张量形状必须是 1, 4、2, 2、4, 1 中的任意一个，必须满足 mean.numel() == std.numel()（tensor.numel...创建序列张量 在循环计算或者对张量进行索引时，经常需要创建一段连续的整型或浮点型的序列张量。PyTorch 提供了一些能够创建序列张量的方法。...) 的 1D 张量，张量的元素值为在 start, end 之间，步长为 step 的整型序列，包含 end 本身； 使用 torch.range() 函数会出现 Warning 警告：未来的 Pytorch
nginx中处理请求是围绕ngx_http_request_t结构体进行的。ngx_http_request_t结构体包含了当前http请求的所有数据。...ngx_http_lua_module与nginx进行交互，主要围绕这个结构体实现的，lua代码获取nginx内部http请求数据，然后进行处理。...lua_module为此在建立新的协程，将ngx_http_request_t的指针保存在了lua_State的全局变量中。经过 ngx_http_lua_set_req 将请求与协程关联。...ngx_http_request_t结构体，从结构体中把想要获取的http数据返回。...(r) -- 用于存放请求参数的数据结构 local strbuf = get_string_buf(args_len + n * table_elt_size) local kvbuf
对于模型训练而言，优质数据集的重要性不言而喻。然而数据收集与处理工作十分繁杂耗时，往往给算法工程师及广大AI领域研究/学习者带来大量的低效体验…… ? ▲一个模型的诞...生... 自己做数据？...✘ 使用现成的数据集？ 可，但…… 获取难、使用也难！ 数据质量参差不齐，可视化又困难，费了九牛二虎之力下完后发现根本不是自己想要的，或者想要的数据仅占了10%！ ? 别慌！...快来试试这个硬核的 「数据集获取网站」 Graviti Open Dataset 这是一个提供海量公开数据集的平台，你可以方便快捷地从中搜索到想要的优质数据集；可在线预览样例数据、标注、标签，所见即所得...▷ 高速稳定的海外数据下载 针对海外数据获取难、下载慢的问题，Graviti给出了一站式解决方案——将全球资源Host至国内镜像，无需VPN访问，满带宽极速下载。...答案是： “ 完全免费 ” ? 在Graviti，还有更多有趣又高质量的数据集在持续更新中，快来一起探索吧！
所以三大运营商-电信，移动，联通能够接触到全部中国互联网的流量数据，这话不假。 我们先从技术上看看运营商的数据是如何获取的，都有哪些类型。 前面说过，所有互联网应用数据都要经过通讯设备传输。...移动流量数据获取要复杂一些，涉及不同运营商蜂窝网络标准，主要对接GPRS，CDMA，LTE网络端口来获取。...综上所述，运营商数据适合做金融征信，但需要脱敏处理；适合统计分析和市场洞察。 运营商的数据一直被营销业界视为无可替代的宝贵资源，千方百计想要合作应用。...但大家往往忽略的是：数据不是电信运营商的核心资产，数据应用也不是他们的核心业务，与收入来源。 运营商网络关注点在于大覆盖，高速率，和低延时。吸引更多的入网用户赚取服务费是他们的业务核心。...我国的运营商是国营企业，面临直接的政府监管。虽然在大数据时代，运营商也变相推出一些数据产品，但都非常谨慎，经济上不会为了数据里的芝麻，丢了数百亿的运营收入的大西瓜。
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python交流白银群【凡人不烦人】问了一道Python网络爬虫的问题，如下图所示。 二、实现过程 这里【flag !...运行结果如下图所示： 顺利地解决粉丝的问题！...一般来说css语法display :none就是不显示元素，你要爬的地方，正好就是被display:none隐藏了，另外除了这个替换，你也可以re暴力抓取。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python网络爬虫代码的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【凡人不烦人】提问，感谢【flag !...= flag】给出的思路和代码解析，感谢【和善而坚定】等人参与学习交流。
这篇博客文章将向您解释这个错误的原因，并为您提供几种解决方法。错误原因这个错误的原因是，PyTorch中的张量索引操作要求使用长整型（Long）或字节型（Byte）张量作为索引。...示例代码如下：pythonCopy codeimport torch# 创建索引张量index_tensor = torch.tensor([1, 2, 3]) # 使用的是默认的整型张量# 创建要索引的张量...示例代码如下：pythonCopy codeimport torch# 创建索引张量index_tensor = torch.tensor([1, 2, 3]) # 使用的是默认的整型张量# 创建要索引的张量...index_select(dim, index_tensor)方法是PyTorch中的一个张量操作方法，可用于从输入张量中按指定维度进行索引选择。...index_tensor：一个包含索引值的一维整型张量。该张量的形状必须与输入张量中dim维度的大小相同，或者可以广播到与其大小相同。
2 张量（Tensor）：TensorFlow使用tensor表示数据。每个Tensor是一个类型化 的多维数组。...6 feed和fetch：可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据。相当于一些铲子，可以操作数据。 7 边： 实线边表示数据依赖，代表数据，即张量。...虚线边表示控制依赖，可以用于控制操作的运行，这被用来确保happens——before关系，这类边上没有数据流过，但源节点必须在目的节点开始执行前完成。...feed使用一个tensor值临时替换一个操作的输出结果，在获取数据的时候必须 给定对应的feed数据作为参数。feed只有在调用它的方法内有效，方法结束， feed就消失了。...变量的更新操作 例如实现累加操作需要用到变量更新api：tf.assign(ref=x, value=x + 1) 下面代码是实现阶乘的例子，用了两种方法，第一种是直接run更新操作，第二种用到控制依赖
一、前言 PyTorch的Module模块是定义神经网络模型的基类，提供了方便的方式来定义模型的结构和行为。...torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia 三、PyTorch数据结构 1、Tensor（张量） Tensor（张量）是PyTorch中用于表示多维数据的主要数据结构...维度（Dimensions） Tensor（张量）的维度（Dimensions）是指张量的轴数或阶数。...在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....数据结构：5、张量的梯度计算：变量（Variable）、自动微分、计算图及其可视化 6、数据集（Dataset）与数据加载器（DataLoader） 【深度学习】Pytorch 教程（十四）：PyTorch
[1yai0esvsr.png] 1. index_select 选择函数 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数返回的是沿着输入张量的指定维度的指定索引号进行索引的张量子集...，因此可以通过 PyTorch 中的高级索引来实现。」...([0])) c[[0]]； index_select 函数虽然简单，但是有几点需要注意： index 参数必须是 1D 长整型张量 (1D-LongTensor)； >>> import torch...这也是为什么即使在对输入张量的其中一个维度的一个索引号进行索引 (此时可以使用基本索引和切片索引) 时也需要使用 PyTorch 中的高级索引方式才能与 index_select 函数等价的原因所在；...，不同的是索引出来张量子集的形状，index_select 函数对输入张量进行索引可以使用高级索引实现。
PyTorch 中的底层框架：张量 (Tensor) 在 PyTorch 中，张量 (Tensor) 是其核心的数据结构之一，几乎所有操作都与张量密切相关。...PyTorch 的张量提供了一个多维数组的基础，类似于 NumPy 数组，但具有更多的功能，特别是在深度学习中与 GPU 计算的高效配合。 1....张量 (Tensor) 的定义 在 PyTorch 中，张量（Tensor）是一个多维矩阵的类，可以存储多维的数据，如标量、向量、矩阵或更高维度的数组。...数据类型 (dtype)：张量中数据的类型，如浮点型（torch.float32）、整型（torch.int64）等。可以通过 .dtype 获取。...张量的类型转换： PyTorch 允许通过 .to() 或 .type() 方法来转换张量的数据类型。
要记住Tensor的实际尺寸，还必须记录哪些尺寸是多余的元数据。 假设我想在逻辑表示中访问位置Tensor[0,1]处的元素。...Tensor扩展 有很多有趣的扩展，如XLA张量，量化张量，或MKL-DNN张量，作为张量库，我们必须考虑是如何适应这些扩展。 当前的扩展模型在张量上提供了四个扩展点。...最常见的布局是跨步张量，但稀疏张量具有不同的布局，涉及2个张量：一个用于索引、一个用于数据。 MKL-DNN张量可能具有更奇特的布局，例如阻挡布局，这不能仅使用步幅来表示。...TH函数 值得一提的是，所有代码都是自动生成的，所以不会出现在GitHub的repo里，必须自己构建PyTorch后才能看到。...要执行dtype调度，应该使用AT_DISPATCH_ALL_TYPES宏，用来获取张量的dtype，并用于可从宏调度的每个dtype的lambda。
著名的数据分析社区KDnuggets发布调查，给出了最新结果： Python持续领跑；2019年有近半用户使用过深度学习工具；PyTorch增长速度是Tensorflow的13倍…… ?...排名第二的是名为RapidMiner数据分析软件平台，使用比例为51.2%，与2018年相比，略有下降。 R语言再次下降，回落到46.6%。但与2018年相比，下降速度已经有所放缓。...虽然Pytorch没有出现在这个榜单中，但增速已不容小觑。 Pytorch势头凶猛 哪种工具增速最快？调查给出的结果是BigML，同比增长了199%；其次是Julia，增长150%。...最热的是Tensorflow，但其增长速度仅为5.8%，PyTorch排在第三，占比11.3%，但增速是达到了75.5%，是Tensorflow的13倍。 ?...Spark是大数据工具王者 在大数据分析领域，Apache Spark（21.0%）最热，但与2018年相比，还是出现了下降（-2.3%）。
最近在学习Pytorch，对于每个部分有大致了解，但没有整体的逻辑框架，这篇文章虽然是翻译的，但有条理的带大家认识了Pytorch构建模型并进行训练的一般步骤和流程，一步一步的将用Numpy搭建的逻辑回归模型来通过...PyTorch ? 首先，我们需要介绍一些基本概念。 在深度学习中，张量无处不在。嗯，谷歌的框架被称为TensorFlow是有原因的，那到底什么是张量? ? 张量 ?...在PyTorch中，每个以下划线(_)结尾的方法都会进行适当的更改，这意味着它们将修改底层变量。 尽管最后一种方法工作得很好，但最好在设备创建时将张量分配给它们。...为什么我们没有数据x的方框呢?答案是:我们不为它计算梯度!因此，即使计算图所执行的操作涉及到更多的张量，也只显示了梯度计算张量及其依赖关系。...如果我们的数据是由GPU张量构成的，我们的模型也必须“活”在GPU内部。
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