我正在试着看一批 灰度 PyTorch DataLoader中的图像。注意到网格大小的计算存在问题。然而,它适用于 rgb 图像。我使用了以下代码片段: images, labels = next(iter(train_loader)) # a batch of images
print(images.size())
# torch.Size([4, 28, 28, 1]) [B-H-W-C] B-number of images in a batch = 4
image_grid = torchvision.utils.make_grid(images) # making a gr
我正在尝试学习PyTorch,并尝试运行从Kaggle网站获得的一些代码。
# Get all hidden layers' weights
for i in range(len(hidden_units)):
fc_layers.extend([
TrainNet.model.hidden_layers[i].weight.T.tolist(), # weights
TrainNet.model.hidden_layers[i].bias.tolist() # bias
])
这会产生以下错误:
AttributeError
# creating a flower dataset
f_ds = torchvision.datasets.ImageFolder(data_path)
# a transform to convert images to tensors
to_tensor = torchvision.transforms.ToTensor()
for idx, (img, label) in enumerate(f_ds):
if idx == 2100:
# random PIL image
display(img)
print(img.si
我正在使用这个自定义函数来重塑自定义损失函数中的张量。 def reshape_fortran(x, shape):
if len(x.shape) > 0:
x = x.permute(*reversed(range(len(x.shape))))
return x.reshape(*reversed(shape)).permute(*reversed(range(len(shape)))) 尽管如此,我还是收到这个错误: RuntimeError: _unsafe_view does not support automatic differentiation for out
我试图将从Tensorflow模型中保存的权重导入到PyTorch中。到目前为止,结果非常相似。当模型要求使用conv2d和stride=2时,我遇到了一个麻烦。
为了验证失配,我在TF和PyTorch之间建立了一个非常简单的比较。首先,我将conv2d与stride=1进行比较。
import tensorflow as tf
import numpy as np
import torch
import torch.nn.functional as F
np.random.seed(0)
sess = tf.Session()
# Create random weights and i
我已经编写了一段代码,在C++中使用pytorch C++前端api加载PyTorch模型。我想通过使用C++给module->forward(batch_frames)中的预训练模型提供一批帧。但是它可以通过一个输入转发。
如何向模型提供一批输入?
下面显示了我想给这个批处理的代码的一部分:
cv::Mat frame;
vector<torch::jit::IValue> frame_batch;
// do some pre-processes on each frame and then add it to the frame_batch
//forwar
我在pytorch中有一个有64个元素的张量,我想把它转换成一个有32个元素的复张量。顺序对我来说很重要,所有东西都应该在PyTorch中,这样我就可以在我的自定义损失函数中使用它:主张量(W)中的前半部分是我的实数,后半部分是我的虚数。所以我的最后一个张量应该是这样: W_final =张量(W+jW32,W1+jW33,W2+jW34,W3+jW35,...,W31+jW63) 我尝试过这种方法: import torch
W_1 = = torch.reshape(W,(2,32)) #reshape W with shape (64) to W_1 with shape (2,32)
我有这个错误: TypeError:图像数据的形状(28,28,1)无效 下面是我的代码: import torch
import torchvision
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision.transforms import ToTensor
from torchvisio
我试图在pytorch中实现减法,这样我就可以在我的图形处理器上运行它,但我遇到了问题,因为pytorch.gesv给出的结果与scipy.linalg.spsolve不同。下面是我的scipy代码:
def baseline_als(y, lam, p, niter=10):
L = len(y)
D = sparse.diags([1,-2,1],[0,-1,-2], shape=(L,L-2))
w = np.ones(L)
for i in range(niter):
W = sparse.spdiags(w, 0, L, L)
Z = W + lam
Processed_image()函数返回一个cv2.Umat类型值,该值将从三维(h, ch, w)重塑为四维numpy,因此i需要将其转换为(h, ch, w, 1)数组,或者如果可能,还可以帮助我直接重塑cv2.umat类型变量,并将其转换为pytorch张量,并可以赋值给reshaped_image_tensor。 img_w=640
img_h=640
img_ch=3
umat_img = cv2.UMat(img)
display_one(umat_img, "RESPONSE") #function created by me to display im
我正在研究euler项目的问题24,经过几天的研究,并且充分了解了什么是回溯以及如何实现它,我终于让我的置换器开始工作了,这里是:
//Lexicographic Permutations, Project Euler Problem 24
/*The lexicographic permutations of 0, 1 and 2 are:
012 021 102 120 201 210
What is the millionth lexicographic permutation of the digits 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 and 9
在matlab中,我想用L矩阵来乘M向量,从而得到M×L新向量。具体来说,假设我有一个大小为N的矩阵A和一个大小为N矩阵的矩阵B,我想计算一个大小为N的矩阵C,其中的结果与以下慢速代码完全一样:
for m=1:M
for l=1:L
C(:,m,l)=B(:,:,l)*A(:,m)
end
end
但是要有效地做到这一点(使用本机代码而不是matlab循环)。
function [D] = distChiSq( W, X )
%%% find the Chi2Dist distance between each weight vector and X
% W is nxd
m = size(W,1); n = size(X,1);
k = size(W,2);
mOnes = ones(1,m); D = zeros(m,n);
for i=1:n
Xi = X(i,:); XiRep = Xi( mOnes, : );
s = XiRep + W; /************/
从1xm矩阵可以生成三维矩阵吗?我想把矩阵的每一列分割成三维。这是。但是,它不涉及1×m矩阵的倍数,我就是这样做的。
a=randi([1 5], [1 100]);
b=randi([1 5], [1 100]);
c=randi([1 5], [1 100]);
d=randi([1 5], [1 100]);
%this is where I wanted to split the matrix when assembling
K=[b d a;
b 0 a;
b c a];
合成的K矩阵应该是3x3x100矩阵。其中,在每个三维中,a b c d的值是它们对应的列。例