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图像识别(三)cifar10.py

cifar10.py文件包含以下函数,用于搭建模型 def _activation_summary(x): def _variable_on_cpu(name, shape, initializer): tf.cast(labels, tf.float16) return images, labels distorted_inputs ( ) 和inputs( ) 在cifar10_input.py

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图像识别(二) cifar10_input.py详解

tf.name_scope的用法:https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/72328815 【TensorFlow代码笔记】Cifar10_input.py

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    torch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.le

    下面是微信乞讨码: PyTorch - torch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.le flyfish torch.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 torch a=torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) b=torch.tensor([[1, 2], [4, 3]]) print(torch.eq(a,b)) ([[False, False], # [ True, True]]) print(torch.gt(a,b))#greater than # tensor([[False, False , False]]) print(torch.ge(a,b))#greater than or equal to # tensor([[ True, True], # [False,

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    torch.randn()、torch.mean()、torch.pow()、torch.matmul()

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 torch.randn() 产生大小为指定的,正态分布的采样点,数据类型是tensor torch.mean 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 0.4909, 0.0878, 0.4282]) torch.matmul() 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) torch.ones_like() torch.ones_like(input, dtype=None, layout 我是在Pytorch自动求导中第一次发现此方法的, 例如: import torch from torch.autograd import Variable m = Variable(torch.FloatTensor

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    torch01:torch基础

    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(

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    Torch卷积

    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

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    torch.range()和torch.arange()的区别

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 >>> y=torch.range(1,6) >>> y tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.]) >>> y.dtype torch.float32 >>> z=torch.arange(1,6) >>> z tensor([1, 2, 3, 4, 5]) >>> z.dtype torch.int64 总结: torch.range(start=1, end=6) 的结果是会包含end的, 而torch.arange(start=1, end=6)的结果并不包含end。

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    Torch函数

    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。

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    pytorch中torch.isnan()和torch.isfinite()

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 1.torch.isfinite() import torch num = torch.tensor (1) # 数字1 res = torch.isfinite(num) print(res) ''' 输出: tensor(True) ''' 这个num必须是tensor import torch ' import torch num = torch.tensor(float('-inf')) # 负无穷大 res = torch.isfinite(num) print(res) ''' 输出: tensor(False) ''' import torch num = torch.tensor(float('nan')) # 空 res = torch.isfinite(num) print(res ) ''' 输出: tensor(False) ''' 2.torch.isnan() import torch res=torch.isnan(torch.tensor([1, float('inf'

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    torch.zeros

    dtype (torch.dtype, optional) – the desired data type of returned tensor. Default: if None, uses a global default (see torch.set_default_tensor_type()). layout (torch.layout, optional) – the desired layout of returned Tensor. Default: torch.strided. device (torch.device, optional) – the desired device of returned tensor. >> torch.zeros(5) tensor([ 0., 0., 0., 0., 0.])

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    torch.mean()

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 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 a = torch.randn(1, 3) tensor([[ 0.2294, -0.5481, 1.3288]]) torch.mean(a)

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    torch.Tensor

    or torch.float torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor 64-bit floating point torch.float64 or torch.double torch.DoubleTensor torch.cuda.DoubleTensor 16-bit floating point torch.float16 or torch.half torch.HalfTensor or torch.short torch.ShortTensor torch.cuda.ShortTensor 32-bit integer (signed) torch.int32 or torch.int torch.IntTensor torch.cuda.IntTensor 64-bit integer (signed) torch.int64 or torch.long torch.LongTensor torch.cuda.LongTensor Boolean torch.bool torch.BoolTensor torch.cuda.BoolTensor torch.Tensor is an

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    torch.unbind

    参数: tensor(Tensor) -- 输入张量 dim(int) -- 删除的维度 >>> x = torch.randn(3, 3) >>> x tensor([[ 0.4775, 0.0161 0.9403], [ 1.6109, 2.1144, 1.1833], [-0.2656, 0.7772, 0.5989]]) >>> torch.unbind

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    torch.FloatTensor()

    以list -> tensor为例: print(torch.FloatTensor([1,2])) # 输出: tensor([1., 2.]) 根据torch.Size()创建一个空tensor a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) print(torch.FloatTensor(a.size())) 输出如下

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    torch.hub

    models(model definitions and pre-trained weights) to a github repository by adding a simple hubconf.py file; hubconf.py can have multiple entrypoints. specifies an entrypoint for resnet18 model if we expand the implementation in pytorch/vision/hubconf.py In most case importing the right function in hubconf.py is sufficient. Example: ‘pytorch/vision[:hub]’ model (string) – a string of entrypoint name defined in repo’s hubconf.py

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    torch.as_tensor()

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 torch.as_tensor(data, dtype=None,device=None)- import torch import numpy a = numpy.array([1, 2, 3]) t = torch.as_tensor(a) 各位看官老爷,如果觉得对您有用麻烦赏个子,创作不易

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    torch.unique()

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 torch.unique(input, sorted=True, return_inverse >>> output = torch.unique(torch.tensor([1, 3, 2, 3], dtype=torch.long)) >>> output tensor([ 2, 3, 1 ]) >>> output, inverse_indices = torch.unique( torch.tensor([1, 3, 2, 3], dtype=torch.long), output tensor([ 1, 2, 3]) >>> inverse_indices tensor([ 0, 2, 1, 2]) >>> output, inverse_indices = torch.unique ( torch.tensor([[1, 3], [2, 3]], dtype=torch.long), sorted=True, return_inverse=True) >>> output

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    torch.optim

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 如何使用一个优化器 为了使用torch.optim,你必须构建一个优化对象,那将会保持现有的状态 zero_grad()[source] 清楚所有优化后的torch.Tensor的梯度。 class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weight_decay=0, amsgrad=False 如何调整学习率 torch.optim.lr_scheduler提供了几种基于epoch数调整学习速率的方法。torch.optim.lr_scheduler。 torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR(optimizer, base_lr=0.01, max_lr=0.1) >>> data_loader = torch.utils.data.DataLoader

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    torch.meshgrid()

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 x1 ,y1 = torch.meshgrid(x,y) 参数是两个,第一个参数我们假设是x

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    torch.torchvision

    Video classification torchvision.ops torchvision.transforms Transforms on PIL Image Transforms on torch

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