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pytorch view(): argument size (position 1) must be tuple of ints, not Tensor

在图像特征提取任务中，我们经常使用卷积神经网络（CNN）来提取图像的特征表示。在使用CNN时，我们通常将图像数据作为输入，通过网络层进行卷积和池化操作，最终得到图像的特征。...])# 使用新的全连接层处理特征张量output = fc(features)# 打印输出的形状（为了简化，这里不包含softmax等操作）print(output.shape) # 输出：torch.Size...我们通过​​features.size(0)​​获取批处理大小，并将其与​​-1​​组合使用，表示自动计算展平后的维度大小。...view()​​​是PyTorch中用于改变张量形状的函数，它返回一个新的张量，该张量与原始张量共享数据，但形状不同。通过改变张量的形状，我们可以重新组织张量中的元素，以适应不同的计算需求。...（如卷积、池化、全连接等）连续使用，以满足不同计算任务的需求。

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Pytorch_第二篇_Pytorch tensors 张量基础用法和常用操作

属性 x.size() # 改变张量的维度，与Numpy的reshape类似 x = torch.randn(4, 4) # torch.Size([4, 4]) y = x.view(16) # torch.Size...([16]), equal to y = torch.reshape(x,[16]) z = x.view(-1, 8) # torch.Size([2, 8])，其中-1表示从其他维度大小推断当前维度大小...# note: 当张量使用了permute和transpose后，tensor占用的内存可能就变得不连续了，因此不能用view()函数来改变张量维度。...tensors 常用操作方式 # tensor的拼接 # cat()，不增加新的维度,在某维度上拼接tensor（理解向量或矩阵的拼接就行） # example 1 x = torch.randn(2,3...torch.randn(2,3) y = torch.randn(2,1) z = torch.cat((x, y), 1) # 在1维（列）拼接y (y作为x的新列，增加列)，维度为(2,4)

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conv2d卷积核_子集卷积

, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)) 参数：   in_channel:　输入数据的通道数，例RGB图片通道数为3；   ...out_channel: 输出数据的通道数，这个根据模型调整；   kennel_size: 卷积核大小，可以是int，或tuple；kennel_size=2,意味着卷积大小2， kennel_size...=（2,3），意味着卷积在第一维度大小为2，在第二维度大小为3；   stride：步长，默认为1，与kennel_size类似，stride=2,意味在所有维度步长为2， stride=（2,3），...(2,2)， kennel_size=（2,3），意味着卷积大小（2，3）即非正方形卷积   stride：步长，默认为1，与kennel_size类似，stride=2,意味着步长上下左右扫描皆为2...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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讲解Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Siz

这个错误通常发生在使用PyTorch训练图像分类模型时，表示模型期望每个通道（channel）的输入数据不止一个值，但实际输入的大小却是torch.Size。...这个错误消息意味着，模型期望每个通道的输入数据不止一个值，而实际输入的大小却是torch.Size，这表明数据预处理阶段出现了问题，导致输入数据的形状不符合模型的要求。...通过打印输入数据的大小（即torch.Size），我们可以查看到它的形状。...检查模型的输入层最后，我们还需要检查模型的输入层，确保其期望的输入形状与数据预处理后的输入数据形状一致。如果模型的输入层期望其它形状的输入，我们需要相应地调整数据预处理的代码。...这在编写深度学习模型时特别重要，因为需要确保模型的输入数据与模型的期望输入形状（torch.Size）相匹配。

1.4K10

Pytorch之permute函数

([2, 3, 5])>>>torch.Size([5, 2, 3])2、介绍一下transpose与permute的异同：同：都是对tensor维度进行转置；异：permute函数可以对任意高维矩阵进行转置...只能操作2D矩阵的转置，无法操作超过2个维度，所以要想实现多个维度的转置，既可以用一次性的permute，也可以多次使用transpose；torch.randn(2,3,4,5).transpose(...3,0).transpose(2,1).transpose(3,2).shape >>>torch.Size([5, 4, 2, 3])3、permute函数与contiguous、view函数的关联contiguous...也就是说transpose、permute等操作会让tensor变得在内存上不连续，因此要想view，就得让tensor先连续；解释如下：有些tensor并不是占用一整块内存，而是由不同的数据块组成，而...0.4版本中，增加了torch.reshape()，与 numpy.reshape() 的功能类似，大致相当于 tensor.contiguous().view()，这样就省去了对tensor做view

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PyTorch 2.2 中文官方教程（八）

正如你在上面看到的，每个状态由一个 [3, 240, 256] 大小的数组表示。通常这比我们的代理需要的信息更多；例如，马里奥的行动不取决于管道或天空的颜色！...GrayScaleObservation 是一个常见的包装器，用于将 RGB 图像转换为灰度图像；这样做可以减小状态表示的大小而不丢失有用的信息。...规格形状 环境规格的主要维度必须与环境批处理大小匹配。这是为了强制确保环境的每个组件（包括其转换）都具有预期输入和输出形状的准确表示。这是在有状态设置中应准确编码的内容。...父类EnvBase.set_seed()方法包含一个机制，允许使用不同的伪随机和可重现种子对多个环境进行种子化。...这意味着我们不会强制输入的tensordict具有与环境相匹配的batch-size。 以下代码将组合我们上面编码的部分。

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PyTorch中的模型创建

bias: 是否带有偏置 import torch import torch.nn as nn #使用方形卷积核，以及相同的步长 m = nn.conv2d(16，33，3, stride=2) #使用非方形的卷积核...，以及非对称的步长和补零 m = nn.conv2d(16，33，(3，5),stride=(2，1)，padding=(4，2)) #使用非方形的卷积核，以及非对称的步长，补零和膨胀系数 m = nn.Conv2d...，形状为 (batch_size, in_channels, height, width) input_tensor = torch.randn(1, 3, 32, 32) # 使用转置卷积层处理输入张量...1个维度开始展平 self.fc1 = nn.Linear(64*28*28, 50).cuda() # 输入图像的大小为64x28x28,输出特征数为50...kernel_size，stride，padding，dilation可以是 一个 int ：代表长宽使用同样的参数 两个int组成的元组：第一个int用在H维度，第二个int用在W维度 #长宽一致的池化

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pytorch基础知识-维度变换-（下）

接下来介绍维度挤压 squeeze的用法与unsqueeze类似，同样需要给出要操作的维度参数，但若不给出维度的话，会把所有能删减的维度都去掉。...而第二种是实实在在的增加数据（拷贝数据的方式）。第一种方式只是在有需要的时候才会扩展，因此节约了内存，故推荐第一种。...，使用.expand即可 下面分别输入两段代码 print(b.expand(4, 32, 14, 14).shape) print(b.shape) 输出分别为 torch.Size([4, 32,...另外 print(b.expand(-1, 32, -1, 14).shape) # 括号内为-1时，表明保持原信息不动 输出 torch.Size([1, 32, 1, 14]) 而repeat函数作用的方式则与...(4, 16, 32, 1) print(c.shape) 输出 torch.Size([4, 512, 32, 1]) 这里不推荐使用repeat操作，因为使用时会使内存里的数据急剧增加。

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torch.backends.cudnn.benchmark ?!

适用场景是网络结构固定（不是动态变化的），网络的输入形状（包括 batch size，图片大小，输入的通道）是不变的，其实也就是一般情况下都比较适用。...大多数主流深度学习框架都支持 cuDNN，PyTorch 自然也不例外。在使用 GPU 的时候，PyTorch 会默认使用 cuDNN 加速。...原因就是，对于给定输入来说，其具体值的大小是不影响卷积的运行时间的，只有其尺寸才会影响。...这样的话，因为我们固定了模型输入的尺寸大小，所以对每个卷积层来说，其接受的输入尺寸都是静态的，固定不变的，在提前做优化的时候我们只要使用随机初始化的相应尺寸的输入进行测试和选择就行了。...首先我们先看一下默认情况下的结果，输入大小 (32, 3, 224, 224)，具体的值是随机生成的不影响结果，使用的测试模型是 ResNet-101，GPU 是 GTX 1060，下边输出的时间代表一个

2.7K20

PyTorch入门笔记-增删张量的维度

比如一张 大小的灰度图片保存为形状为 的张量，在张量的头部增加一个长度为 1 的新维度，定义为通道数维度，此时张量的形状为 。 “图片张量的形状有两种约定： 通道在后的约定。...对于输入张量为 的图片张量而言，张量的维度为 4，其 dim 参数的取值范围为 ，对比不同维度的输入张量： 输入张量的维度 input.dim() = 2 时，dim 参数的取值范围为 输入张量的维度...，与增加维度一样，「删除维度只能删除长度为 1 的维度，同时也不会改变张量的存储」。...(input, dim = 0) >>> print(x.size()) torch.Size([1, 28, 28]) 与增加维度的 torch.unsqueeze(input, dim) 中 dim...()) torch.Size([28, 28]) 小结 Tips: 在 torch.squeeze(input, dim) 函数中，如果不指定维度参数 dim，即 dim = None 时，它默认会删除输入张量中所有长度为

4.6K30

60分钟快速入门PyTorch

=9.0 -c pytorch 这里推荐采用 Conda 安装，即使用 Anaconda，主要是可以设置不同环境配置不同的设置，关于 Anaconda 可以查看我之前写的 Python 基础入门--简介和环境配置...相应的实现方法如下： tensor.new_ones()：new_*() 方法需要输入尺寸大小 # 显示定义新的尺寸是 5*3，数值类型是 torch.double tensor2 = tensor1....，还有 Nesterov-SGD, Adam, RMSProp 等等，为了采用这些不同的方法，这里采用 torch.optim 库，使用例子如下所示： import torch.optim as optim...接下来构建一个简单的网络模型，仅仅包含一层全连接层的神经网络，加入 print() 函数用于监控网络输入和输出 tensors 的大小： class Model(nn.Module): # Our...GPU ，那么 batch=30 的时候，模型会得到输入输出的大小都是 30。

1.1K10

最新翻译的官方 PyTorch 简易入门教程

：提供最大的灵活性和速度 开始 张量（Tensors) 张量类似于numpy的ndarrays，不同之处在于张量可以使用GPU来加快计算。...注意：此网络（LeNet）的预期输入大小为 32x32。 要在MNIST数据集上使用此网络，请将数据集中的图像大小调整为 32x32。...损失函数 一个损失函数接受一对(output, target)作为输入(output为网络的输出,target为实际值),计算一个值来估计网络的输出和目标值相差多少....在nn包中有几种不同的损失函数.一个简单的损失函数是:nn.MSELoss,他计算输入(个人认为是网络的输出)和目标值之间的均方误差....然而，你能在任何模型（CNN，RNN，Capsule Net等）上使用DataParallel。 我们在模型内部放置了一条打印语句来检测输入和输出向量的大小。请注意批等级为0时打印的内容。

1.4K30

Pytorch-张量形状操作

网络层与层之间很多都是以不同的 shape 的方式进行表现和运算，我们需要掌握对张量形状的操作，以便能够更好处理网络各层之间的数据连接，确保数据能够顺利地在网络中流动，接下来我们看看几个常用的函数方法...reshape 函数 reshape 函数可以在保证张量数据不变的前提下改变数据的维度，将其转换成指定的形状，在后面的神经网络学习时，会经常使用该函数来调节数据的形状，以适配不同网络层之间的数据传递。...) 当第二个参数为-1时，表示自动计算该维度的大小，以使得张量的元素总数不变，这样我们可以免去思考的时间。...在 PyTorch 中，有些张量是由不同的数据块组成的，它们并没有存储在整块的内存中，view 函数无法对这样的张量进行变形处理，如果张量存储在不连续的内存中，使用view函数会导致错误。...torch.squeeze(input, dim=None) input: 输入张量。 dim: 可选参数，指定要移除的维度。如果不指定，则移除所有大小为1的维度。

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「深度学习一遍过」必修24：基于UNet的Semantic Segmentation

本专栏用于记录关于深度学习的笔记，不光方便自己复习与查阅，同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题，并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。...该项目实现的代码 net.py 中没有根据输入图大小重新设计卷积值等大小，而是完全拟合了下图中从论文中截取的 U-Net 架构：输入 ，输出 ，很容易发现输入图片大小和输出图片大小不一致，而我们熟知的...FCN 思路主要是下采样提取特征然后上采样到输入图大小进行最终训练、预测；论文中设置的输入图大小与输出特征图大小不一致，这样做是因为受限于当年的硬件条件，不能将原图 输入，而 resize 会损失图像的分辨率...在该项目中我将输入图大小设置为 ，标签图大小等比例缩放到 ，测试图设置为 。这样就会避免在训练过程中因为训练图经过模型后的特征图大小与标签图大小不匹配而引起的报错。...最后提一点就是 skip-connection 时是使用 concat 进行操作的。 项目代码 net.py #!

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CNN输出大小公式 | PyTorch系列（二十）

过滤器是张量，当张量传递到层实例self.conv1时，它们用于对输入张量进行卷积。滤波器张量内部的随机值是卷积层的权重。不过请记住，实际上我们没有六个不同的张量。...([1, 6, 12, 12]) 卷积层总结 卷积层输入和输出的张量的形状由下式给出： 输入形状：[1, 1, 28, 28] 输出形状：[1, 6, 12, 12] 发生的每个操作的摘要： 卷积层使用六个随机初始化的...CNN输出大小公式 让我们看一下在执行卷积和池化操作之后计算张量的输出大小的公式。 一、CNN输出大小公式（平方） 假设有一个 n * n 输入。 假设有一个 f*f 的滤波器。...二、CNN输出大小公式（非平方） 假设有一个 nh×nw 的输入 假设有一个 fh×fw 的滤波器 假设填充大小为 p 和步长为 s 输出大小Oh 的高度由以下公式给出： ?...输出大小Ow 的高度由以下公式给出： ? ＃3 卷积层（2） 第二个隐藏的卷积层self.conv2在与self.conv1相同的方式转换张量，并进一步减小了高度和宽度尺寸。

1.5K20

深度学习算法中的参数共享（Parameter Sharing）

本文将介绍参数共享的概念、原理以及在深度学习算法中的应用。参数共享的概念参数共享指的是在模型的不同部分使用相同的参数。...最后，我们创建了一个新的模型实例​​model​​，并打印了其参数大小。通过这种方式，我们可以利用预训练模型的特征提取能力，并在新的任务上进行微调，从而加速模型训练。...网络包含两个卷积层和一个全连接层，其中卷积层的参数使用参数共享的机制。最后，我们创建了一个​​SharedCNN​​的实例，并打印了模型的参数大小。...卷积层通过滑动窗口的方式对输入数据进行卷积操作，并使用相同的卷积核对不同的位置进行特征提取。这样一来，卷积层的参数可以在不同的位置上共享，大大减少了参数的数量。...RNN通过共享权重矩阵来处理不同时间步的输入，这样一来，RNN的参数可以在不同的时间步上共享，大大减少了参数的数量。参数共享使得RNN能够对序列数据进行建模，捕捉到序列中的时序信息。

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是时候该学会 MMDetection 进阶之非典型操作技能（一）

本文是非典型操作系列文章的首篇，所涉及到的典型操作技能为： 如何给不同 layer 设置不同的学习率以及冻结特定层 如何在训练中优雅地使用多图数据增强 如何在训练中实时调整数据预处理流程以及切换 loss...1 如何给不同 layer 设置不同的学习率以及冻结特定层 经常看到 issue 中有人提到这个问题，其实 MMDetection 是支持给不同 layer 设置不同的学习率以及冻结特定层的，核心都是通过优化器构造器...至于冻结特定层，目前只能用于无 BN 层的模块。幸好，大部分 FPN 和 Head 模块都是没有 BN 层的，所以大部分情况下用户都可以将想冻结的层中的 lr_mult 设置为0，从而间接达到目标。...OptimizerConstructor 的用户则推荐直接自定义，这样写更加通用。...大家有兴趣的话，后续给安排上~ 4 总结 本文重点分析了 MMDetection 中涉及到的 3 个非典型技能，主要包括： 如何给不同 layer 设置不同的学习率以及冻结特定层 如何在训练中优雅的使用多图数据增强

2.7K10

pytorch查看通道数 维数 尺寸大小方式

很多博客在介绍论文时候，没有准确表达这些参数名称，往往出现张冠李戴，导致读者后续使用过程中被老师ma 经过标准resnet50第一层卷积后，结果是：32表示训练集batch_size大小，64是图像通道数...，72是图像高度，36是图像宽度，图像尺寸72*36，维数是4 补充知识：pytorch中与维度/变换相关的几个函数 torch.size () 先说torch.size()函数，因为后面的方法都会用这个方法看到变换后的矩阵的维度...简单说，把原本的tensor尺寸，转变为你想要的尺寸，例如原尺寸为23，现在可以转为32或16等，但一定要保证等式成立，不能目标尺寸为33 此外，也可以设其中一个尺寸为-1，表示机器内部自己计算，但同时只能有一个为...维为1的维数，比如下面第一个，b.squeeze(2).size()，原始的b为上面的torch.Size([1, 3, 2])，第二维是2≠1，所以不压缩，尺寸保持不变；而若b.squeeze(0)....以上这篇pytorch查看通道数 维数 尺寸大小方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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【深度学习】RetinaNet 代码完全解析

前言 本文就是大名鼎鼎的focalloss中提出的网络，其基本结构backbone+fpn+head也是目前目标检测算法的标准结构。...本文不去过多从理论分析focalloss的机制，从代码角度解析RetinaNet的实现过程，尤其是anchor生成与匹配、loss计算过程。...FPN 这部分无需过多介绍，就是融合不同尺度的特征，融合的方式一般是element-wise相加。当遇到尺度不一致时，利用卷积+上采样操作来处理。...拼接操作为了和anchor的形式统一起来，方便计算loss和前向预测。注意，这里的激活函数使用的是sigmoid(),如果你想使用softmax()输出，那么就需要增加一个类别。...anchor分配 这部分主要是根据iou的大小划分正负样本，既挑出那些负责预测gt的anchor。分配的策略非常简单，就是iou策略。

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