参考目录： 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 1.2 dtype修改变量类型 1.3 变量类型有哪些 1.4 数据类型转换 2 torch vs numpy 2.1 两者转换 2.2...两者区别 3 张量 3.1 张量修改尺寸 3.2 张量内存存储结构 3.3 存储区 3.4 头信息区 1 pytorch数据结构 1.1 默认整数与浮点数 【pytorch默认的整数是int64】...【pytorch默认的浮点数是float32】 pytorch的默认浮点数是用32个比特存储，也就是4个字节（Byte）存储的。...下面是讲解numpy和torch互相转换的时候，什么情况是共享内存，什么情况下是内存复制 （其实这个问题，也就是做个了解罢了，无用的小知识） 【Tensor()转换】当numpy的数据类型和torch的数据类型相同时...as np a = np.arange(0,6) b = a.reshape(2,3) print(b) 两个代码块的输出都是下面的，区别在于numpy的resize是没有返回值的，相当于inplace
1 pytorch安装 安装pytorch之前，需要安装好python，还没安装过python的宝宝请先移步到廖雪峰的python教程，待安装熟悉完之后，再过来这边。 我们接着讲。...选择好相应的配置，然后就可以复制下面“Run this command”的代码，直接打开命令台粘贴运行，即完成pytorch的安装。...4.5768e-41 8.0118e+28 4.5768e-41 2.9747e-37 1.4013e-45 [torch.FloatTensor of size 2x3] #可以看出数据类型是浮点数的...6 Tensor与numpy的Array的相互转换 torch的tensor可以与numpy的array进行转换 1.tensor⇒array >>>b = a.numpy() #a为tensor ?...2.array⇒tensor >>>b = torch.from_numpy(a) #a为numpy的array ? 如图所示，a和b一样是共用一块内存。
32位浮点数 torch.float64 或 torch.double 64位双精度浮点数 torch.float16 或 torch.half 16位半精度浮点数 torch.int8 8位有符号整数...tensor在内存中所占用的内存块大小，比如32位浮点数就占用32个bite，而64位则占用64个bite，所以在需要优化模型性能的时候可以考虑降低精度。...对于PyTorch来说，如果不做特殊处理，在构建浮点数tensor时默认使用float32，也就是32位浮点数，在构建整数tensor的时候使用的是int64,64位有符号整数 关于元素类型的操作： 除了默认情况以外...可能有人不熟悉NumPy，比如像我，但是它确实是Python数据科学中极其重要的一个库，所以PyTorch的很多操作跟NumPy也都是互通的。...下面的代码展示了如何把一个PyTorch的tensor转换成NumPy的array，这里需要注意的是，经过这步操作，PyTorch的tensor与NumPy的array是共享底层存储的，也就是这里的tensor
【四】超级快速pytorch安装 ---- trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学 ---- zip（）函数 zip语法 zip([iterable, ...]) a=...3个参数： input：输入的tensor multiples：在指定的维度上复制原tensor的次数 name：operation的名字 import tensorflow as tf with...如果提供了参数maxlen，nb_timesteps=maxlen，否则其值为最长序列的长度。其他短于该长度的序列都会在后部填充0以达到该长度。...参数 sequences：浮点数或整数构成的两层嵌套列表 maxlen：None或整数，为序列的最大长度。大于此长度的序列将被截短，小于此长度的序列将在后部填0....，从起始还是结尾截断 value：浮点数，此值将在填充时代替默认的填充值0 返回值 返回形如(nb_samples,nb_timesteps)的2D张量 import tensorflow as
这是否意味着分配了一个新的内存块，将值复制到其中，并返回了包装在新张量对象中的新内存？不，因为那样会非常低效，特别是如果我们有数百万个点。...数据类型指定了张量可以保存的可能值（整数与浮点数）以及每个值的字节数。dtype 参数故意与同名的标准 NumPy 参数相似。...以下是 dtype 参数可能的值列表： torch.float32 或 torch.float：32 位浮点数 torch.float64 或 torch.double：64 位，双精度浮点数...如果张量分配在 GPU 上，PyTorch 将把张量内容复制到在 CPU 上分配的 NumPy 数组中。...注意 PyTorch 中的默认数值类型是 32 位浮点数，而 NumPy 中是 64 位。
NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。...正如加减浮点数时整型数会被转换成浮点数一样，标量也会被转换成数组，这个过程在 NumPy 中被称为广播（broadcast）。...二维的情况则会更困难一些（人们正在请求这一功能）。 搜索向量中的元素 与 Python 列表相反，NumPy 数组没有索引方法。人们很久之前就在请求这个功能，但一直还没实现。...则不会对要比较的数进行任何假设，而是依赖用户给出合理的 abs_tol 值（对于典型的 1 的范围内的值，取默认的 np.allclose atol 值 1e-8 就足够好了）：math.isclose...针对这个问题，解决方法要么是将其转换为行向量，要么是使用能自动完成这一操作的 column_stack 函数： 堆叠的逆操作是拆分： 复制矩阵的方法有两种：复制 - 粘贴式的 tile 和分页打印式的
如果源数据是具有相同数据类型和设备类型的张量，那么torch.as_tensor(others)可以在适用的情况下，会避免复制数据。...模型的性能除了与算法、数据和问题类型有关之外，混合精度也的确会降低模型的性能。 PyTorch很容易将混合精度与自动混合精度(AMP)包区别开来。PyTorch中的默认的浮点类型是32位浮点数。...例如，如果一个变量是32位浮点数，而另一个变量是16位浮点数，则加法结果将是32位浮点数。 autocast会自动将各种精度应用于不同的操作。...由于“损失”和“梯度”是以16位浮点精度计算的，梯度计算时可能会舍掉他们。这会使得梯度值太小时直接成为零。...梯度累积：更新每个x批的权重，以模拟更大的批大小 这个技巧是说，从更多的数据样本中积累梯度，从而使梯度的估计更为准确，进而使权重更加接近局部/全局最小值。
所以本课程内容选择的是TensorFlow2进行具体的操作讲解。 tensorflow2优势对比PyTorch TensorFlow 2与PyTorch是两个流行的深度学习框架，它们都有各自的优势。...易于使用的API：PyTorch的API设计非常直观，易于上手。它更加符合人类的思考过程，方便查看、修改中间变量的值。 3....print((a + b).numpy()) tensorflow基础数学计算 这里使用的时候例如下面是整数类型就都得是整数类型，不能出现浮点数什么的。...) 可以直接查看到结果，这里的numpy是函数，需要添加一对小括号。...x = data[:, 0] # 目标值·第二列的值 y = data[:, 1] # 构造线性模型y=wx+b # 我们计算分析的是浮点数，所以加上.0 w = tf.Variable(-6.0)
自己一直以来都是使用的pytorch，最近打算好好的看下tensorflow，新开一个系列：pytorch和tensorflow的爱恨情仇（相爱相杀。。。）...无论学习什么框架或者是什么编程语言，最基础的就是其基本的数据类型了，接下来我们就一一看看吧。 pytorch版本：0.4.1，准备之后换成1.x版本的。...float16 半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位 float32 单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位 float64 双精度浮点数，包括：1...复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分） numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例，并对应唯一的字符，包括 np.bool_，np.int32，np.float32，等等。.../79276721 3、pytorch中的数据类型 ?
它用来表示你想创建浮点数的 Python（和 PyTorch）。我们可以通过检查张量的 dtype 属性来验证这一点： ? 我们可以试着创建复杂一点的张量： ? 张量可以有任何维数。...如预期所料，y 是值为 3 * 4 + 5 = 17 的张量。PyTorch 的特殊之处在于，我们可以自动计算 y 相对于张量（requires_grad 设置为 True）的导数，即 w 和 b。...y 相对于输入张量的导数被存储在对相应张量的.grad 属性中。 ? 如预期所料，dy/dw 的值与 x 相同（即 3），dy/db 的值为 1。...可以使用张量的.to_numpy 方法将 PyTorch 张量转化为 Numpy 数组。 ?...PyTorch 和 Numpy 之间的互操作性真的非常重要，因为你要用的大部分数据集都可能被读取并预处理为 Numpy 数组。
(tensor): return tensor.detach().cpu().numpy() if tensor.requires_grad else tensor.cpu().numpy()...Labels数据类型是int64scores数据类型是浮点数 而我在ONNXRUNTIME C++获取输出的语句如下： const int* labels_prob = ort_outputs[1]...最后show一下我的成果： 扫码查看OpenCV+Pytorch系统化学习路线图 推荐阅读 CV全栈开发者说 - 从传统算法到深度学习怎么修炼 2022入坑深度学习，我选择Pytorch框架！...Pytorch轻松实现经典视觉任务 教程推荐 | Pytorch框架CV开发-从入门到实战 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识三 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识二 OpenCV4.5.4...人脸检测+五点landmark新功能测试 OpenCV4.5.4人脸识别详解与代码演示 OpenCV二值图象分析之Blob分析找圆 OpenCV4.5.x DNN + YOLOv5 C++推理
图像处理框架我分别选择 pillow 和 scikit-image，主要是想做个对比，找到最快的方法。 奇异值分解的包总共有 4 个：numpy，scipy，tensorflow 和 pytorch。...然后是把这个数组作为 color.rgb2gray 方法的参数调用 color.rgb2gray 方法，返回值需要注意一下，它返回的是规范化之后的灰度图矩阵，也就是说矩阵中的每个元素都是区间[0,1]的浮点数...奇异值分解的实现 接着我们看到奇异值分解的实现，在这里我使用 6 种方法来实现：numpy、scipy、tensorflow（CPU）、tensorflow（GPU）、pytorch（CPU）、pytorch...返回值的顺序和 numpy 是一样的，唯一的区别就是最后一个返回值是 V，不是 V'。...对于 tensorflow 和 pytorch 来说，使用 CPU 运行时间比使用 GPU 运行时间短，可能是因为最后转为 numpy 数组的时候需要把数据从 GPU 的显存中复制到内存中花费时间。
[3,4]]) x_np = torch.from_numpy ( np_array) print(x_np) 利用已有tensor 根据已有的数据形式（形状，数据类型），创建出新的tensor data...print("求和，agg_item = " , agg_item，type( agg_item) ) 在PyTorch中，当你想要从一个标量张量（即形状为(1,)或者空的张量）中提取出Python的原生数值...（例如整数、浮点数）时，可以使用.item()方法。...import torch # 一个包含单个浮点数的张量 tensor_with_one_value = torch.tensor([3.5]) # 使用.item()方法提取该值 value = tensor_with_one_value.item...比如Normalize：对图像像素值进行归一化处理，常用于使数据分布更加一致，加速模型收敛。
内容： 单元测试； 断言机制； 浮点数精度。 1、断言函数 单元测试通常使用断言函数作为测试的组成部分。...在进行数值计算时，我们经常遇到比较两个近似相等的浮点数这样的基本问题。整数之间的比较很简单，但浮点数却非如此，这是由于计算机对浮点数的表示本身就是不精确的。...numpy.testing包中有很多实用的工具函数考虑了浮点数比较的问题，可以测试前提是否成立。 ...如果两个对象的近似程度超出了指定的容差限，就抛出异常 import numpy as np #使用NumPy testing包中的assert_almost_equal函数在不同的精度要求下检查了两个浮点数...Python装饰器是有一定含义的对函数或方法的注解。numpy.testing模块中有很多装饰器。
这是因为上面表达式的右侧原本是一个Python浮点数，而它现在是一个零维张量。因此，总损失累加了张量和它们的梯度历史，这可能会产生很大的autograd 图，耗费内存和计算资源。 3....3)得到的输出在主GPU上进行汇总，计算loss并反向传播，更新主GPU上的权值。 4)把主GPU上的模型复制到其它GPU上。...补充一下nan数据的判断方法： 注意！像nan或者inf这样的数值不能使用 == 或者 is 来判断！为了安全起见统一使用 math.isnan() 或者 numpy.isnan() 吧。...例如： import numpy as np # 判断输入数据是否存在nan if np.any(np.isnan(input.cpu().numpy())): print('Input data...虽然这样的情况可能不容易遇到，但是还是要谨慎：暂时不需要更新的权值，一定不要传递给Optimizer，避免不必要的麻烦。
这是因为上面表达式的右侧原本是一个Python浮点数，而它现在是一个零维张量。因此，总损失累加了张量和它们的梯度历史，这可能会产生很大的autograd 图，耗费内存和计算资源。 3....3)得到的输出在主GPU上进行汇总，计算loss并反向传播，更新主GPU上的权值。 4)把主GPU上的模型复制到其它GPU上。...补充一下nan数据的判断方法： 注意！像nan或者inf这样的数值不能使用 == 或者 is 来判断！为了安全起见统一使用 math.isnan() 或者 numpy.isnan() 吧。...例如： import numpy as np # 判断输入数据是否存在nan if np.any(np.isnan(input.cpu().numpy())): print( Input data...虽然这样的情况可能不容易遇到，但是还是要谨慎：暂时不需要更新的权值，一定不要传递给Optimizer，避免不必要的麻烦。
ToTensor 的工作原理当我们调用 ToTensor 函数时，它会执行以下操作：如果输入数据是一个 PIL 图像对象（Image），ToTensor 函数会将其转换为一个三维浮点数张量。...如果输入数据是一个形状为 (H, W, C) 的 numpy 数组，ToTensor 函数将会按照 RGB 顺序重新排列通道，并将其转换为三维浮点数张量。...，可以是 PIL 图像对象、numpy 数组或其他形状合适的数据。...数据范围限制：ToTensor 函数将图像的像素值转换为了 [0, 1] 的范围，将原始图像的数值范围压缩到了固定范围，这可能限制了一些特定场景下的处理。...类似的图像预处理函数包括：transforms.Normalize: 这个函数可以实现对图像数据的标准化处理，将每个像素的值减去均值，再除以标准差，从而使数据的均值为0，方差为1。
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