由于stackgan项目需要，来安装个torch http://torch.ch/docs/getting-started.html 官网教程 执行下面三步，要求输入秘密就输入密码，#后是注释 git...clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive cd ~/torch; bash install-deps; ..../install.sh source ~/.bashrc #刷新环境变量配置，得输入yes vi /etc/profile #添加环境变量 PATH=~/torch/install/bin:
Lua是啥？ Lua 是一种轻量小巧的脚本语言，用标准C语言编写并以源代码形式开放， 其设计目的是为了嵌入应用程序中，从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。...可扩展: Lua提供了非常易于使用的扩展接口和机制：由宿主语言(通常是C或C++)提供这些功能，Lua可以使用它们，就像是本来就内置的功能一样。...的几种数据类型 为什么我要突然折腾这个Lua，以前玩ESP8266用过几天这个Lua，昨天研究ML的固件，我发现扩展功能的实现就是Lua的实现。...ML的这个Lua的接口实现。...not-this-time http://www.lua.org/manual/5.4/ Lua实现的官方文档 https://builds.magiclantern.fm/lua_api/index.html
PyTorch - torch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.leflyfishtorch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt...、torch.ge、torch.le 以上全是简写 参数是input, other, out=None 逐元素比较input和other 返回是torch.BoolTensor?...import torcha=torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])b=torch.tensor([[1, 2], [4, 3]])print(torch.eq(a,b))#equals...# tensor([[ True, True],# [False, False]])print(torch.ne(a,b))#not equal to# tensor([[False,...(torch.ge(a,b))#greater than or equal to# tensor([[ True, True],# [False, True]])print(torch.le
然后执行安装： wget https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_sparse-0.6.15-cp39-cp39-linux_x86_64....whl wget https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_scatter-2.0.9-cp39-cp39-linux_x86_64.whl...wget https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_cluster-1.6.0-cp39-cp39-linux_x86_64.whl wget...https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_spline_conv-1.2.1-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip...install torch_sparse-0.6.15-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip install torch_scatter-2.0.9-cp39-cp39-linux_x86
torch.randn()产生大小为指定的，正态分布的采样点，数据类型是tensortorch.mean()torch.mean(input) 输出input 各个元素的的均值，不指定任何参数就是所有元素的算术平均值...，指定参数可以计算每一行或者 每一列的算术平均数例如：a=torch.randn(3) #生成一个一维的矩阵b=torch.randn(1,3) #生成一个二维的矩阵print(a)print(b)torch.mean...(4,4)print(a)c=torch.mean(a,dim=0,keepdim=True)print(c)d=torch.mean(a,dim=1,keepdim=True)print(d)结果：tensor...torch.pow()对输入的每分量求幂次运算a=torch.tensor(3)b=torch.pow(a,2)print(b)c=torch.randn(4)print(c)d=torch.pow(c...()torch.matmul 是做矩阵乘法例如：a=torch.tensor([1,2,3])b=torch.tensor([3,4,5])torch.matmul(a, b)结果：tensor(26)
MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP MachineLP的博客目录：小鹏的博客目录 本小节介绍torch的基础操作和流程： （1...代码部分： （0）import # coding=utf-8 import torch import torchvision import torch.nn as nn import numpy as...np import torchvision.transforms as transforms print (torch....__version__) （1）计算梯度值 # 创建tensor x = torch.tensor(1, requires_grad=True) w = torch.tensor(2, requires_grad...# 保存和加载模型 torch.save(resnet, 'model.ckpt') model = torch.load('model.ckpt') # 只保存和加载模型参数 torch.save(
lua;/root/.luarocks/share/lua/5.1/?/init.lua;/root/torch/install/share/lua/5.1/?....lua;/root/torch/install/share/lua/5.1/?/init.lua;./?....so;'$LUA_CPATH ADD torch-0.1.12.post2-cp27-none-linux_x86_64.whl /root/pytorch_install/torch-0.1.12....post2-cp27-none-linux_x86_64.whl WORKDIR /root/pytorch_install/ RUN pip install torch-0.1.12.post2-cp27...-none-linux_x86_64.whl &&\ rm torch-0.1.12.post2-cp27-none-linux_x86_64.whl RUN pip install torchvision
torch-hdf5 sudo apt-get install libhdf5-serial-dev hdf5-tools git clone https://github.com/deepmind.../torch-hdf5 cd torch-hdf5 sudo luarocks make hdf5-0-0.rockspec LIBHDF5_LIBDIR=”/usr/lib/x86_64-Linux-gnu.../install/bin/luajit: /root/torch/install/share/lua/5.1/trepl/init.lua:389: /root/torch/install/share/...lua/5.1/trepl/init.lua:389: /root/torch/install/share/lua/5.1/trepl/init.lua:389: /root/torch/install.../share/lua/5.1/matio/ffi.lua:24: Could not find libmatio.
1. 2D 卷积 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=...array} Wout=floor((Win+2×padding[1]−dilation[1]×(kernerl_size[1]−1)−1)/stride[1]+1) 2. 2D 反卷积 class torch.nn.ConvTranspose2d
简介 Lua 是一种轻量小巧的脚本语言，用标准C语言编写并以源代码形式开放， 其设计目的是为了嵌入应用程序中，从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。...可扩展: Lua提供了非常易于使用的扩展接口和机制：由宿主语言(通常是C或C++)提供这些功能，Lua可以使用它们，就像是本来就内置的功能一样。...独立应用脚本 Web 应用脚本 扩展和数据库插件如：MySQL Proxy 和 MySQL WorkBench 安全系统，如入侵检测系统 以下使用window环境，适合我这样的菜鸟： 第一个Lua程序，...环境配置 大家可以在Lua的官网下载window系统所需要的编译器，然后配置环境即可 将lua命令加入到path中即可，这样就可以利用VS Code直接运行 ? 然后就是给世界打招呼了 ?...菜鸟终于可以写Lua了，明天继续！
torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor 将 input 张量中的每个元素值截断到区间 [min, max] 中。...torch.flip(input, dims) → Tensor 将 input 张量沿着列表/元组 dims 中的每一个维度依次翻转。...torch.Tensor.contiguous(memory_format=torch.contiguous_format) → Tensor 返回一个内存连续且有相同数据的 Tensor，如果原 Tensor...torch.Tensor.permute(*dims) → Tensor 根据 dims 给定的维度顺序对张量进行维度换位。...torch.Tensor.transpose(dim0, dim1) → Tensor 对 dim0 和 dim1 两个维度换位。
torch.Storage是单个数据类型的一维数组。每个torch.Tensor都有一个对应的相同数据类型的存储。...class torch.FloatStorage[source]bfloat16()将这个存储变为bfloat16类型。
torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor Clamp all elements in input into the range [ min, max...(4) >>> a tensor([-1.7120, 0.1734, -0.0478, -0.0922]) >>> torch.clamp(a, min=-0.5, max=0.5) tensor([...-0.5000, 0.1734, -0.0478, -0.0922]) torch.clamp(input, *, min, out=None) → Tensor Clamps all elements...(4) >>> a tensor([-0.0299, -2.3184, 2.1593, -0.8883]) >>> torch.clamp(a, min=0.5) tensor([ 0.5000,...0.5000, 2.1593, 0.5000]) torch.clamp(input, *, max, out=None) → Tensor Clamps all elements in input
切分维度 import torch a = torch.arange(10).reshape(5,2) print(a.shape) aa = torch.split(a, 2) print(aa...) b,c,d = torch.split(a, 2) print(b.shape,c.shape,d.shape) print('*' * 30) e,f = torch.split(a, [1,4]...[0, 1], [2, 3]]), tensor([[4, 5], [6, 7]]), tensor([[8, 9]])) torch.Size([2, 2]) torch.Size...([2, 2]) torch.Size([1, 2]) ****************************** torch.Size([1, 2]) torch.Size([4, 2]) tensor..., unsure.shape) Result: torch.Size([1, 3, 512, 512]) torch.Size([1, 1, 512, 512]) torch.Size([1, 1, 512
先看函数参数：torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1)input: 一个 tensor，即要被“推平”的 tensor。...我们要先来看一下 tensor 中的 shape 是怎么样的：t = torch.tensor([[[1, 2, 2, 1], [3, 4, 4, 3],...4, 4, 3], [1, 2, 3, 4]], [[5, 6, 6, 5], [7, 8, 8, 7], [5, 6, 7, 8]]])torch.Size...示例代码：x = torch.flatten(t, start_dim=1)print(x, x.shape)y = torch.flatten(t, start_dim=0, end_dim=1)print...pytorch中的 torch.nn.Flatten 类和 torch.Tensor.flatten 方法其实都是基于上面的 torch.flatten 函数实现的。
目录class torch.no_grad[source]----class torch.no_grad[source]不能进行梯度计算的上下文管理器。...例：>>> x = torch.tensor([1], requires_grad=True)>>> with torch.no_grad():......y = x * 2>>> y.requires_gradFalse>>> @torch.no_grad()... def doubler(x):...
1.torch.isfinite()import torchnum = torch.tensor(1) # 数字1res = torch.isfinite(num)print(res)'''输出：tensor...(True)'''这个num必须是tensorimport torchnum = torch.tensor(float('inf')) # 正无穷大res = torch.isfinite(num)print...(res)'''输出：tensor(False)'''import torchnum = torch.tensor(float('-inf')) # 负无穷大res = torch.isfinite(num...)print(res)'''输出：tensor(False)'''import torchnum = torch.tensor(float('nan')) # 空res = torch.isfinite...(num)print(res)'''输出：tensor(False)'''2.torch.isnan()import torchres=torch.isnan(torch.tensor([1, float
问题 ModuleNotFoundError: No module named 'torch' python下安装torch 我安装了几个线下版本的，但是很多都是各种类似【ERROR: rasterio...镜像我用的是华为的镜像 ###python 3.6 + torch1.6 pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 torchaudio...==0.6.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 如下是整个安装步骤。
>>> y=torch.range(1,6)>>> ytensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.])>>> y.dtypetorch.float32>>> z=torch.arange...(1,6)>>> ztensor([1, 2, 3, 4, 5])>>> z.dtypetorch.int64总结：torch.range(start=1, end=6) 的结果是会包含end的， 而torch.arange
1、Lua简介 1.1 Lua是什么 1.2 特性 1.3 应用场景 2、Lua的安装 3、入门程序 4、Lua的基础语法 4.1 注释 4.2 定义变量 4.3 Lua中的数据类型 4.4 流程控制...4.5 循环 4.6 函数 4.7 表 4.8 模块 1、Lua简介 1.1 Lua是什么 Lua [1] 是一个小巧的脚本语言。...2、Lua的安装 有linux版本的安装也有mac版本的安装。。我们采用linux版本的安装，首先我们准备一个linux虚拟机。 安装步骤,在linux系统中执行下面的命令。...curl -R -O http://www.lua.org/ftp/lua-5.3.5.tar.gz tar zxf lua-5.3.5.tar.gz cd lua-5.3.5 make linux...Lua 交互式编程模式可以通过命令 lua -i 或 lua 来启用： lua -i 如下图： (2)脚本式编程 我们可以将 Lua 程序代码保持到一个以 lua 结尾的文件，并执行，该模式称为脚本式编程
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