PyTorch数据集:将整个数据集转换为NumPy
PyTorch数据集是指在使用PyTorch深度学习框架进行模型训练时，将整个数据集转换为NumPy数组的操作。
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的工具和函数，用于构建和训练神经网络模型。在深度学习任务中，数据集是非常重要的，而PyTorch提供了一种方便的方式来加载和处理数据集。
将整个数据集转换为NumPy数组的操作可以帮助我们更好地处理和操作数据。NumPy是一个强大的数值计算库，它提供了高效的数组操作和数学函数，适用于各种科学计算任务。
通过将数据集转换为NumPy数组，我们可以使用NumPy提供的函数和方法来对数据进行预处理、增强和转换。例如，我们可以使用NumPy的函数来对数据进行归一化、标准化或者进行其他的数据处理操作。
PyTorch提供了一些内置的函数和类来实现将数据集转换为NumPy数组的操作。其中最常用的是torchvision.datasets模块中的Dataset类和DataLoader类。Dataset类用于表示数据集，而DataLoader类用于加载数据集并生成可迭代的数据加载器。
在PyTorch中，我们可以通过以下步骤将整个数据集转换为NumPy数组：
- 导入必要的库和模块：
import torch
import torchvision.datasets as datasets- 定义数据集的路径和其他参数：
data_path = "path/to/dataset"- 创建数据集对象：
dataset = datasets.DatasetFolder(data_path, loader=torch.load)- 将数据集转换为NumPy数组：
numpy_dataset = []
for data, _ in dataset:
numpy_dataset.append(data.numpy())
numpy_dataset = np.array(numpy_dataset)在上述代码中，我们使用DatasetFolder类来表示数据集，loader=torch.load参数用于加载数据集中的每个样本。然后，我们遍历数据集中的每个样本，将其转换为NumPy数组，并将其添加到numpy_dataset列表中。最后，我们将numpy_dataset列表转换为NumPy数组。
PyTorch数据集转换为NumPy数组的优势在于可以利用NumPy提供的丰富的数值计算和数据处理功能，进一步优化和扩展深度学习模型的训练过程。
应用场景：
- 数据预处理：将数据集转换为NumPy数组可以方便地进行数据预处理操作，如归一化、标准化、数据增强等。
- 特征提取：通过将数据集转换为NumPy数组，可以使用NumPy提供的函数和方法来提取和处理数据集中的特征。
- 模型训练：将数据集转换为NumPy数组后，可以直接用于PyTorch深度学习模型的训练过程。
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1回答
我试图使用GPU在PyTorch中的加速来优化一个函数(PyTorch)。这是直接的Python代码，我在这里做fit的计算
import numpy as np
...
for j in range(P):
e[:,j] = z - h[:,j];
fit[j] = 1/(sqrt(2*pi)*sigma*N)*np.sum(exp(-(e[:,j]**2)/(2*sigma**2)));
变量维数为：zNx1、hNxP、eNxP、fit1xP。其中P是fit的维数，N是每个维的长度。
我知道应该避免for循环，所以我试图通过torch.cuda.FloatTensor
浏览 4提问于2017-11-14得票数 0
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我已经使用.detach().numpy()转换了来自PyTorch的输出，它会产生这样的数据： b'0.06722715' 它是根据来自Python的type()的byte类型。如何将其转换为整数？
浏览 24提问于2020-04-15得票数 0
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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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标题说明了一切。我希望将一个PyTorch autograd.Variable转换为其等效的numpy数组。在他们的中，他们提倡使用a.numpy()来获得等价的numpy数组(对于PyTorch tensor)。但这给了我以下错误：
回溯(最近一次调用)：文件"stdin"，第1行，模块文件"/home/bishwajit/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/autograd/variable.py"，第63行，getattr AttributeError(name) AttributeError: nu
浏览 5提问于2017-06-03得票数 18
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我是Pytorch的初学者，我被一个问题困扰了好几天。我想保存一个图像，这是在Pytorch张量形式为.mat文件。我看过了，但似乎没有直接的方法将Pytoch张量转换为.mat文件。我找到的一个可能的解决方案是将其转换为numpy数组，但由于我使用的是Nvidia GPU，所以当我尝试将Pytorch张量转换为numpy数组时，它给出了这个错误： fake_images[0] = fake_images[0].numpy() TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() t
浏览 71提问于2021-02-03得票数 0
1回答
我使用Pytorch的自定义数据集特性从一个文件夹中的不同文件创建自定义数据集。每个文件包含123行和123列，所有数据点都是整数。
我的问题是，我遇到的资源迎合了一个.csv中的文件，而我的资源却不是。更重要的是，将图像转换为图像后打开图像也不会运行。我不知道如何从这里开始，因为我的代码给出了：
AttributeError: 'Image' object has no attribute 'read'
import os
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from numpy import ge
浏览 2提问于2021-01-30得票数 0
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1回答
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
我有一个三维张量，我在python代码之外创建，并且能够以任何人类可读的格式进行编码。我需要将这个张量的值作为冻结层加载到我的pytorch神经网络中。我尝试将张量编码为[[[a,b],[c,d]], [[e,f], [g,h]], [[k,l],[m,n]]]格式的文本文件，这似乎是最符合逻辑的方式。然后我试着通过
tensor = torch.from_numpy(np.loadtxt("./arrays/tensor.txt"))
但在npyio.py中得到了异常
ValueError: could not convert string to float: '[[
浏览 3提问于2020-11-19得票数 3
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我使用以下代码从特定文件夹中读取数据集，并将其划分为训练和测试子集。我可以使用列表理解来获得每个子集的所有数据和目标，但对于大数据来说，它非常慢。有没有其他快速的方法来做到这一点？ def train_test_dataset(dataset, test_split=0.20):
train_idx, test_idx = train_test_split(list(range(len(dataset))), test_size=test_split, stratify=dataset.targets)
datasets = {}
train_dataset = Su
浏览 19提问于2021-08-23得票数 1
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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我正在使用，在中，评估是通过计算指标来执行的。
但在计算指标之前，他们会将批处理发送到CPU，并将其转换为数值数组()。
# extract data from torch Variable, move to cpu, convert to numpy arrays
output_batch = output_batch.data.cpu().numpy()
labels_batch = labels_batch.data.cpu().numpy()
# compute all metrics on this batch
summary_batch = {metric: metrics[me
浏览 2提问于2020-12-07得票数 3
我有一个自定义数据集加载到numpy中的python：(20640x8)输入矩阵，(20640x1)标签向量。
我试图为PyTorch机器学习模型中的培训准备数据，这需要一个训练集和测试集拆分。在我的尝试中，random_split()函数报告了一个错误：
TypeError: randperm()收到了无效的参数组合。
我想不出如何分割数据集。下面是我写的代码：
import numpy as np
import torch
from torch.utils.data import TensorDataset, random_split
x_numpy = # (20640x8) ma
浏览 6提问于2022-08-25得票数 0
我正在尝试手动将Pytorch模型转换为Tensorflow进行部署。ONNX似乎不是天生就能从Pytorch LSTM到Tensorflow CuDNNLSTM的，所以这就是我手写它的原因。
我尝试过下面的代码:这是在运行Python2.7，Pytorch1.0，TensorFlow1.12，cuda9的Anaconda环境中运行的。我在Pytorch层运行时没有偏置，因为它遵循批处理规范，但由于Keras没有提供该选项，我只是简单地分配了一个0偏置。
import torch
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflo
浏览 229提问于2019-05-21得票数 0
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我正在尝试用pytorch在GPU上运行神经网络，我的数据有一些不寻常的形状，所以我使用Dataset和DataLoader来生成数据批处理。我的代码在CPU上运行得很好，但我对什么时候将数据放在GPU上有点困惑：
I的数据大小足够小，可以全部放在GPU上，应该在拟合之前将所有数据放在GPU上，这样所有的DataLoader和Dataset操作都只能在GPU上进行，以获得最佳的执行速度？还有一种可能性是将所有数据保留在CPU上，当数据大小变大时可以使用。在这种情况下，我是否应该为从DataLoader?Should生成的每一批数据调用batch.to("cuda") --在培训
浏览 4提问于2021-10-12得票数 1
如何在pytorrch中将.txt文件(语料库)读入torchtext？ 例如，我只看到csv、json和tsv的data.Dataset数据集和data.TabularData。 https://github.com/pytorch/text#data https://torchtext.readthedocs.io/en/latest/data.html#dataset 如果我使用如下表格数据集读取它，它仍然有效：test_file = data.TabularDataset(path=input_filepath, format='csv', fields=[('
浏览 72提问于2019-01-24得票数 3
我已经将一个模型从PyTorch转换为Keras，并使用后端提取tensorflow图。由于PyTorch的数据格式为NCHW，因此提取并保存的模型也是NCHW。在将模型转换为TFLite时，由于格式为NCHW，因此无法转换。有没有办法将整个图转换成NHCW？
浏览 2提问于2018-05-01得票数 2
我正在尝试用Python开发一个使用Pytorch和Opencv的文本检测应用程序。我可以在Opencv中使用Pytorch tensor，如下所示。 val = y[0,:,:,0].data.cpu().numpy()
cv2.threshold(val , 0.4, 1, 0) 但这需要很长时间。我需要使用张量对象来执行此操作。我该怎么做呢？
浏览 16提问于2020-01-07得票数 1
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4回答
也许这个问题曾经被问过，但是我很难找到与我的情况相关的信息。
我正在使用PyTorch创建一个CNN，用于图像数据的回归。我没有正规的、学术性的编程背景，所以我的许多方法都是临时性的，而且效率很低。也许我可以回头看一遍我的代码，然后再清理，因为低效率并不会对性能造成很大的影响。但是，在这种情况下，我使用图像数据的方法花费了很长的时间，占用了大量的内存，而且每次我想测试模型中的变化时都会这样做。
实际上，我所做的是将图像数据加载到numpy数组中，将这些数组保存在一个.npy文件中，然后当我想将上述数据用于模型时，我会导入该文件中的所有数据。我不认为数据集真的那么大，因为它是由大小为64x64的
浏览 0提问于2018-12-01得票数 9
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我一直在跟读Pytorch中的教程，这些教程使用Pytorch的数据集，允许您启用是否愿意使用这些数据进行培训.但是现在我使用的是.csv和自定义数据集。
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self, root, n_inp):
self.df = pd.read_csv(root)
self.data = self.df.to_numpy()
self.x , self.y = (torch.from_numpy(self.data[:,:n_inp]),
浏览 2提问于2021-04-27得票数 1
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我正在编写pytorch模型的C版本，以便在我的特殊硬件上运行它。到目前为止，除了每个batchnorm层中的running_mean和running_var之外，一切看起来都很正常。
我们有一个用于转储所有named_parameters的python代码，但对running_stats没有任何作用，尽管我们需要在转发计算中使用它。
那么，有没有一种方法可以用某种内置功能来丢弃它呢？我搜索了pytorch医生，我的任务没有帮助。否则，我可能需要编写一段regexp代码来识别和转储它们。
非常感谢。/Patrick
for name, param in model.named_paramete
浏览 2提问于2019-09-22得票数 2
描述 我正在设置一个torch.Tensor用于掩蔽目的。在尝试按索引选择条目时，事实证明，使用numpy.ndarray和torch.Tensor保存索引数据的行为是不同的。我希望能够访问这两个框架中的设计和解释差异的相关文档。 复制步骤 环境 来自官方版本的容器中的Pytorch1.3：pytorch/pytorch:1.3-cuda10.1-cudnn7-devel 示例 假设我需要使用shape [3,3,3]将mask设置为torch.Tensor对象，并将条目(0,0,1) & (1,2,0)中的值设置为1。下面的代码解释了这种差异。 mask = torch.zeros
浏览 11提问于2020-01-15得票数 2
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6回答
PyTorch中的数据增强
、、、、
我对在PyTorch中执行的数据增强感到有点困惑。现在，据我所知，当我们执行数据增强时，我们保留原始数据集，然后添加其他版本的数据集(翻转，Cropping...etc)。但这似乎不像发生在PyTorch。据我从参考资料中了解到，当我们在data.transforms中使用PyTorch时，它会逐一应用它们。例如：
data_transforms = {
'train': transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalF
浏览 2提问于2018-08-03得票数 81
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1回答
我正试图将一些py手电筒代码移植到tensorflow 2.0，并且很难找到如何在这两者之间转换卷积函数。两个库处理填充的方式是关键。基本上，我想要了解我如何能够手动地产生Py手电筒在引擎盖下所做的填充，这样我就可以将它转换为tensorflow。
如果我不做任何填充操作，下面的代码就能工作，但是我不知道在添加了任何填充之后，如何使这两个实现匹配。
output_padding = SOME NUMBER
padding = SOME OTHER NUMBER
strides = 128
tensor = np.random.rand(2, 258, 249)
filters = np.ra
浏览 1提问于2020-08-20得票数 1
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1回答
我有一个旋转MNIST图像的函数。该函数返回一个pytorch张量。我更熟悉Tensorflow，我想将pytorch张量转换为我可以使用的numpy ndarray。有没有什么函数可以让我这样做呢？我试图通过在tensor(img.rotate(rotation)).view(784)之后添加.numpy()来稍微修改函数，并将其保存在一个空ndarray中，但这不起作用。参数d是保存在.pt中的MNIST数据(我想是pytensor)。谢谢!(我很想知道是否有tensorflow函数可以旋转数据。)
t = 1
min_rot = 1.0 * t / 20 * (180 - 0) + \
浏览 12提问于2020-03-16得票数 0
我感兴趣的是如何将转换应用到由PyTorch DataLoader类生成的批处理中。我的最小例子是这样的：
class CustomLoader(torch.utils.data.DataLoader):
def __iter__(self):
result = super().__iter__()
return some_function(result)
但是这个错误，因为DataLoader.__iter()__返回_MultiProcessingDataLoaderIter或_SingleProcessingDataLoaderIter。奇怪的是，
浏览 8提问于2022-04-04得票数 0
我正在尝试将Torchvision MNIST训练和测试数据集转换为NumPy数组，但找不到实际执行转换的文档。 我的目标是获取整个数据集并将其转换为单个NumPy数组，最好不要遍历整个数据集。 我看过How do I turn a Pytorch Dataloader into a numpy array to display image data with matplotlib?，但它没有解决我的问题。 因此，我的问题是，利用torch.utils.data.DataLoader，我如何将数据集(训练/测试)转换为两个NumPy数组，以便显示所有示例？ 注意:我暂时将批处理大小保留为默认
浏览 64提问于2019-02-27得票数 4
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2回答
我正在使用Google colab。我想转换.pt模型从我的谷歌驱动器到.h5模型。我遵循链接https://github.com/gmalivenko/pytorch2keras和https://www.programmersought.com/article/57938937172/并安装库，还编写如下代码： %pip install pytorch2keras
%pip install onnx==1.8.1 import numpy as np
from numpy import random
from random import uniform
import torch
from
浏览 474提问于2021-07-29得票数 2
1回答
我有这样的数据集：
(0, 1), UpDownUpUp
(2, 3), UpUpUpDownDownDown
(0, 2), DownUp
(0, Undefined), DownUp
如何用PyTorch张量表示这种类型的数据？这样我就可以用它训练神经网络了？
浏览 3提问于2020-08-07得票数 0
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如何在pytorch中使用tfrecord？ 我下载了具有视频级功能的"Youtube8M“数据集，但它存储在tfrecord中。我试图从这些文件中读取一些样本，将其转换为numpy，然后加载到pytorch中。但它失败了。 reader = YT8MAggregatedFeatureReader()
files = tf.gfile.Glob("/Data/youtube8m/train*.tfrecord")
filename_queue = tf.train.string_input_producer(
files, nu
浏览 213提问于2019-04-29得票数 4
回答已采纳
我想在Tensorflow中使用一个预先训练过的Pytorch模型，并且我需要将tensorflow张量转换为pytorch张量。但是，我不想将Py手电筒张量转换为numpy数组，并将其转换为tensorflow张量，因为我得到的错误是“您必须为占位符张量提供一个值”。当我制作图形时，我需要这个转换，这样tensorflow张量就没有价值了，并且不能转换为numpy！有什么解决办法吗？
浏览 5提问于2021-01-24得票数 2
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1回答
我无法从他们的官方网站下载原始的ImageNet数据集。然而，我发现pytorch将ImageNet作为其torch视觉数据集之一。
Q1。这是原始的ImageNet数据集吗？
Q2。如何像在Cifar-10中那样获取数据集的类
classes = [‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’]
浏览 6提问于2020-03-10得票数 5
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在Pytorch中，当值除以零时，将结果值替换为0，因为它将输出NaN。以下是一个例子，
a = th.from_numpy(np.array([ [1, 0], [0, 1], [1, 1]]))
b = th.zeros_like(a)
b[0, :] = 2
a = a / b
我怎么能这么做？
浏览 2提问于2020-11-09得票数 1
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我目前正在使用PyTorch框架，并试图理解外部代码。我有一个索引问题，想打印一个列表的形状。
这样做的唯一方法(据Google告诉我)是将列表转换为numpy数组，然后使用numpy.ndarray.shape()获取形状。
但是试图将我的列表转换成数组，我得到了一个ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars。
我的列表是一个转换的PyTorch张量(list(pytorchTensor))，看起来有点像这样：
[
tensor([[-0.2781, -0.2567, -0.2353, ..
浏览 2提问于2018-08-29得票数 31
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我正在学习pytorch，并将基于tensorflow (，)的anpr项目作为练习，将其移植到pytorch平台。
有一个问题，我使用nn.CrossEntropyLoss()作为损失函数：
criterion=nn.CrossEntropyLoss()
模型的output.data为：
- 1.00000e-02 *
- 2.5552 2.7582 2.5368 ... 5.6184 1.2288 -0.0076
- 0.7033 1.3167 -1.0966 ... 4.7249 1.3217 1.8367
- 0.7592 1.4777 1.8095 ... 0.
浏览 3提问于2017-04-14得票数 2
1回答
我使用pytorch作为训练框架和官方的示例，用我的自定义数据集训练图像分类模型。
我的自定义数据集有两个不同的标签(好的和坏的)，以及100多万张图像。
我将数据集划分为训练集(80%)、val集(10%)和测试集(10%)。
我的模型在训练阶段平均获得99%的训练acc，在验证阶段获得近99%的val acc。在测试阶段，模型得到99%的测试结果。
然而，当我使用我的模型来评估整个数据集(数据集中的所有图像)时，acc只得到90%，这是相当奇怪的，因为我的模型在训练阶段更新了它的参数。
该模型应能达到较高的精度，但在对整个数据集进行评价时，只能得到90%的acc。
我想知道这是否正常或任何
浏览 0提问于2021-09-24得票数 1
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1回答
假设我有以下数据，具有固定间隔的连续数据(因此不确定tslearn集群包对此有用)
date value
2022-09-06 01:40:50.999059 0.2732
2022-09-05 19:55:02.242936 0.9771
.
.
.
我试图使用K均值算法来聚类，但不能使用
df.date = pd.to_datetime(df.date)
data = df[["date","value"]]
model = KMeans(init="r
浏览 3提问于2022-11-15得票数 0
我正在将一个模型放到生产中，并要求我事先通过VeraCode Scan扫描所有依赖项(和Numpy)。
我注意到，大多数缺陷都来自Pytorch和numpy中的测试脚本和caffe2模块。
是否有任何方法只构建/安装我在应用程序中使用的这些包的一部分？(例如，我不会在应用程序中使用测试和caffe2，因此不需要在PyTorch / Numpy源代码中使用它们)
浏览 2提问于2020-04-27得票数 1
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我试图通过这样做将我的数据移动到GPU。
batch["img"] = [img.cuda() for img in batch["img"]]
batch["label"] = [label.cuda() for label in batch["label"]]
但是，对于OCR的标签，我得到了这个错误。
AttributeError: 'str' object has no attribute 'cuda'
我也尝试过.to('cuda')和类似的错误。
更多细节如下。这是pyt
浏览 21提问于2022-09-12得票数 -1
我正在用PyTorch编写一个著名问题PyTorch的代码.我下载了培训和测试数据集(从主要网站)，包括标记的数据集。数据集格式为t10k-images-idx3-ubyte.gz和提取后的t10k-images-idx3-ubyte。我的dataset文件夹看起来像
MINST
Data
train-images-idx3-ubyte.gz
train-labels-idx1-ubyte.gz
t10k-images-idx3-ubyte.gz
t10k-labels-idx1-ubyte.gz
现在，我编写了一个代码来加载数据，如
def load_dataset():
浏览 3提问于2020-09-26得票数 1
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2回答
我正在计算(50500,)大小向量之间的巨大外积，发现NumPy是(多？)这样做比PyTorch更快。
以下是测试结果：
# NumPy
In [64]: a = np.arange(50500)
In [65]: b = a.copy()
In [67]: %timeit np.outer(a, b)
5.81 s ± 56.3 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
-------------
# PyTorch
In [73]: t1 = torch.arange(50500)
In [76]: t2
浏览 2提问于2019-01-25得票数 3
我“继承”了osCommerce 2.2、PHP4和MySQL4设置，这给我带来了麻烦。问题是字符编码。虽然表被定义为包含UTF8，但它们实际上包含latin1。要将一些全新的东西混合到其中，似乎旧的编码器在建立到数据库的连接时通过设置SET CHARACTER SET 'utf8'手动地改变了这一点。
现在看起来是这样：
MySQL：UTF8，但实际上包含latin1。
PHP: MySQL-连接手动设置为UTF8。
HTML:以ISO-8859-1 (又名latin1 )的形式交付
这个设置直到一周前提供者更改了一些东西(他们实际上完全否认接触数据库或任何其他东西，但他们有
浏览 0提问于2011-10-22得票数 1
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1回答
我已经训练了几个NLP模型，测量了它们的性能，现在我想创建一个最终的生产模型，用我现有的所有数据进行培训。
我从事文本分类工作，并在库PyTorch闪电中使用C1。这里的问题是，我找不到一个例子，说明如何关闭验证步骤(用电灯闪电)，在几次谷歌搜索之后，我找不到关于这个问题的讨论。
所以，现在我在反复思考，如果我想的是正确的话。在没有验证的情况下，用完整的数据集来训练生产模型是一种常见的做法吗？还是我应该用我已经训练过的最好的模特？如果是，为什么？
浏览 0提问于2021-01-26得票数 1
我的数据集作为CSV文件的集合存储在Amazon Web Services (亚马逊网络服务)简单存储服务(S3)存储桶中。我想基于这些数据训练一个PyTorch模型，但内置的Dataset类并不提供对对象存储服务(如S3或Google Cloud storage、Azure Blob存储等)的本地支持。我在https://pytorch.org/docs/stable/data.html#查看了关于可用的数据集类的PyTorch文档，当涉及到公共云对象存储支持时，它是不够的。 看起来我必须根据以下说明创建自己的自定义数据集：https://pytorch.org/tutorials/beg
浏览 28提问于2020-10-29得票数 1
在numpy / PyTorch中，我有两个矩阵，例如X=[[1,2],[3,4],[5,6]]，Y=[[1,1],[2,2]]。我想将X的每一行与Y的每一行点积，并得到结果。
[[3, 6],[7, 14], [11,22]]
我如何做到这一点？，谢谢！
浏览 32提问于2019-07-05得票数 2
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我正在尝试在Pytorch中加载MNIST数据集，并使用内置的dataloader来迭代训练示例。然而，在迭代器上调用next()时，我得到了一个错误。我对CIFAR10没有这个问题。
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
batch_s
浏览 47提问于2019-07-21得票数 1
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我有一个巨大的numpy数组列表，其中每个数组表示一个图像，我想使用torch.utils.data.Dataloader对象加载它。但是torch.utils.data.Dataloader的文档提到它直接从文件夹加载数据。我该如何为我的事业修改它？我是pytorch的新手，任何帮助都将不胜感激。我的用于单个图像的numpy数组如下所示。该图像为RBG图像。
[[[ 70 82 94]
[ 67 81 93]
[ 66 82 94]
...,
[182 182 188]
[183 183 189]
[188 186 192]]
[[ 66 80
浏览 0提问于2017-06-08得票数 61
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pytorch和numpy之间的最大区别是什么，特别是autograd.numpy包？(因为它们都可以自动为您计算梯度。)我知道pytorch可以将张量移动到GPU，但这是选择pytorch而不是numpy的唯一原因吗？虽然pytorch以深度学习而闻名，但显然它可以用于几乎任何机器学习算法，它的nn.Module结构非常灵活，我们不必局限于神经网络。(虽然我从来没有见过用numpy编写的神经网络模型)，所以我想知道pytorch和numpy之间最大的区别是什么。
浏览 1提问于2020-06-16得票数 2
我希望使用Pyinstaller将我的.py脚本(在执行时工作得很好)转换为.exe，但是当转换完成并启动新生成的.exe文件时，cmd会弹出并在其上显示闪烁的光标，然后什么也不会发生。我曾尝试过不同的转换方式，如pyinstaller -F script.py和pyinstaller --onefile -w script.py，但从未产生任何效果。然后我试着从cmd启动它，没有区别。但是我做了一个测试脚本，它只是打印出“hello world”作为一个输出，它起了作用。在实际的转换过程中，似乎没有任何可疑的事情发生，除了一些模块没有被检测到，但是如果我正确地理解了，它们并不一定是必需的。(
浏览 2提问于2020-10-02得票数 1
1回答
如何将焊枪张量列表分离到数组中
、、、、
有一个PyTorch张量列表，我想将其转换为数组，但它是错误引发的：
'list‘对象没有属性'cpu’
如何将其转换为数组？
import torch
result = []
for i in range(3):
x = torch.randn((3, 4, 5))
result.append(x)
a = result.cpu().detach().numpy()
浏览 1提问于2020-11-10得票数 1
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我已经面对库达的内存错误，为一个简单的完全连接的层模型。我试过torch.cuda.empty_cache()和gc.collect()。另外，我通过del删除了不必要的变量，并通过减少批处理大小进行了尝试。但是错误没有解决。此外，错误只出现在SUN数据集中，其中使用1440幅测试图像进行计算。但是，对于AWA2数据集，代码运行良好，其中没有。测试图像是7913。我在这里使用google。我也用过RTX 2060。下面是代码片段，其中会出现错误：
def euclidean_dist(x, y):
# x: N x D
# y: M x D
torch.cuda.emp
浏览 3提问于2020-07-21得票数 0
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