pytorch Tensor类
pytorch转tensorflow_语义分割样本不均衡
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 憨批的语义分割重制版7——Tensorflow2 搭建自己的Unet语义分割平台注意事项学习前言什么是Unet模型代码下载Unet实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、加强特征提取结构3、利用特征获得预测结果二、训练部分1、训练文件详解2、LOSS解析训练自己的Unet模型一、数据集的准备二、数据集的处理三、开始网络训练四、训练结果预测注意事项这是
日期 2023-06-12 10:48:40
PyTorch 与 TensorFlow 怎么选？
PyTorch 和 TensorFlow 是目前最主流的两个深度学习框架，绝大多数研究者会选择PyTorch 或者 TensorFlow 进行深度学习的入门学习。图1展示了近两年来几个主流深度学习框架的 Google 指数，其中 PyTorch 和 TensorFlow 的热度不相上下，均遥遥领先于其他框架。图 1 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe 和 PaddlePa
日期 2023-06-12 10:48:40
2022年，学PyTorch还是TensorFlow？
深度学习框架的用户趋势在这几年发生了很大变化，PyTorch在和TensorFlow的竞争中取胜，谷歌转而扶持JAX。 深度学习四大名著作者Sebastian Raschka 博客上的一张图展示了近年来各种深度学习框架的使用趋势，可以看到PyTorch已经遥遥领先了。华为的MindSpore也取得了不错的成绩。机器学习框架所占份额变化趋势，PyTorch领先Papers with Code 网
日期 2023-06-12 10:48:40
pytorch中tensor转numpy
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 cpu tensor转numpy:#假定a为tensor a.numpy()复制gpu tensor转numpy:gpu下的tensor不能直接转numpy，需要先转到cpu tensor后再转为numpya.cpu().numpy()复制注：若tensor带有梯度，以上述方式转换时会报错：RuntimeError: Can’t call numpy(
日期 2023-06-12 10:48:40Pytorch中tensor和numpy互相转换[通俗易懂]
从numpy中导入tensor torch.from_numpy(data) 或 torch.from_numpy(data).to(a.device) 也可以用torch.tensor(data), 但torch.from_numpy更加安全，使用tensor.Tensor在非float类型下会与预期不符 以前是整型，导入就是整型。以前是浮点型，导入就是浮点型 注意，tor
日期 2023-06-12 10:48:40
pytorch tensor转int_numpy和pytorch
tensor 转换为 numpy采用 .numpy() 函数即可a=torch.tensor([1,2,3]) print(a) print(type(a)) print(a.dtype) b=a.numpy() print(b) print(type(b)) print(b.dtype)复制输出：torch.tensor 整数默认为 int64 即 LongTensor 小数默认为 floa
日期 2023-06-12 10:48:402022 年了，PyTorch 和 TensorFlow 你选哪个？
坊间传闻：「TensorFlow 适合业界，PyTorch 适合学界」。都 2022 年了，还是这样吗？快到 2022 了，你是选 PyTorch 还是 TensorFlow？之前有一种说法：TensorFlow 适合业界，PyTorch 适合学界。这种说法到 2022 年还成立吗？在这篇文章中，作者从模型可用性、部署便捷度和生态系统三个方面对比了两个框架的优缺点，并针对不同身份的读者给出了不同的
日期 2023-06-12 10:48:40比PyTorch、TensorFlow更快，MindSpore开源一周年升级巨量新特性
机器之心发布机器之心编辑部大家好，在 MindSpore 开发团队和社区开发者共同努力下，MindSpore 很多的新特性马上要与大家见面了，比如动态图分布式训练效率的大幅提升、一键模型迁移、模型鲁棒性检测、深度分子模拟及量子机器学习等，无论是在效率提升、易用性，还是创新方面，都是干货满满。下面就给大家快速预览即将到来的这些关键特性的文字描述，欢迎大家在 3 月 29 日 MindSpore 官方
日期 2023-06-12 10:48:40
Pytorch：Pytorch升级版本1.1(支持TensorBoard)的简介、安装、使用方法之详细攻略
Pytorch：Pytorch升级版本1.1(支持TensorBoard)的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 Pytorch1.1的简介 1、支持TensorBoard：torch.utils.tensorboard Pytorch1.1的安装 pip Pytorch1.1的使用方法 &
日期 2023-06-12 10:48:40Pytorch之Variable与tensor--它封装了Tensor，并整合了反向传播的相关实现，像装糖果（糖果就是数据即tensor）的盒子
tensor与Variable pytorch两个基本对象：Tensor（张量）和Variable（变量） 其中，tensor不能反向传播，variable可以反向传播。 tensor的算术运算和选取操作与numpy一样，与numpy相似的
日期 2023-06-12 10:48:40【PyTorch】contiguous==＞保证Tensor是连续的，通常transpose、permute 操作后执行 view需要此方法
目录 PyTorch中的is_contiguous是什么含义？ 行优先 为什么需要 contiguous ？ contiguous 本身是形容词，表示连续的，关于 contiguous， PyTorch 提供了 is_contiguous：用于判定Tenso
日期 2023-06-12 10:48:40Pytorch——张量 Tensors
张量 Tensors 1、torch.is_tensor torch.is_tensor(obj) 用法：判断是否为张量，如果是 pytorch 张量，则返回 True。 参数：obj (Object) – 判断对象 例子： torch.is_tensor(torch.rand(2,3)) True 2、 torch.is_storage torch.is_stora
日期 2023-06-12 10:48:40pytorch 38 对tensorRT、openvino、onnxruntime（fp32、fp16）推理速度进行对比
tensorRT与openvino部署模型有必要么？本博文对tensorRT、openvino、onnxruntime推理速度进行对比，分别在vgg16、resnet50、efficientnet_b1和cspdarknet
日期 2023-06-12 10:48:40pytorch的tensor不能通过total_pure_loss[0]取数值通以下方式，否则会报错
pytorch的tensor不能通过total_pure_loss[0]取数值通以下方式，否则会报错 total_pure_loss.item()
日期 2023-06-12 10:48:40Colab/AiStudio/GitHub/PaddlePaddle/Pytorch/Tensorflow/Hugging Face
所有的包和案例和文档都在GitHub，例如Hugging_Face\transformers\notebooks\README.md，所有案列都可以在Colab运行，防止Colab断
日期 2023-06-12 10:48:40Pytorch中保存图片（tensor，cv2，pillow）
tensor直接保存 #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ import torch from torchvision import utils as vutils def save_image_tensor(input_tensor: torch.Tensor, filename): &#
日期 2023-06-12 10:48:40PyTorch 深度学习实战 |用 TensorFlow 训练神经网络
为了更好地理解神经网络如何解决现实世界中的问题，同时也为了熟悉 TensorFlow 的 API，本篇我们将会做一个有关如何训练神经网络的练习，并以此为例，训练一个类似的神经网络。 我们即将看到的神经网络，
日期 2023-06-12 10:48:40invalid argument 5: k not in range for dimension at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1607370172916/work/aten/src/THC/generic/THCTensorTopK.cu:26
报错原因：我训练的模型是二分类，所以根本没有五个类 torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor) input：一个tensor数据 k：指明是得到前k个数据以及其index dim： 指定在哪个维度上排序， 默认是最后一个维度 larg
日期 2023-06-12 10:48:40pytorch将其他类型转为tensor torch.as_tensor()、torch.from_numpy()
import torch import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) t = torch.as_tensor(a) print(t) t[0] = -1 a 将numpy转为tensor也可以使用t = torch.from_numpy(a)
日期 2023-06-12 10:48:40