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。
【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
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
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
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。
[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。
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。
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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