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pytorch中訓(xùn)練完網(wǎng)絡(luò)后，需要對學(xué)習(xí)的結(jié)果進(jìn)行測試。官網(wǎng)上例程用的方法統(tǒng)統(tǒng)都是正確率，使用的是torch.eq()這個函數(shù)。 但是為了更精細(xì)的評價結(jié)果，我們還需要計算其他各個指標(biāo)。在把官網(wǎng)API翻
Numpy 隨機矩陣： np.random.randn(d0, d1, d2, ...) 矩陣大小與形狀： np.ndarray.size 與 np.dnarray.shape Pytorch 隨機矩
tensor.expend()函數(shù) >>> import torch >>> a=torch.tensor([[2],[3],[4]]) >>>
一. 指定一個gpu訓(xùn)練的兩種方法： 1.代碼中指定 import torch torch.cuda.set_device(id) 2.終端中指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
PyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks import torch import torch.nn as nn
本文介紹了pytorch 把MNIST數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換成圖片和txt的方法，分享給大家，具體如下： 1.下載Mnist 數(shù)據(jù)集 import os # third-party library impor
這幾天關(guān)于accuracy和loss的計算有一些疑惑，原來是自己還沒有弄清楚。 給出實例 def train(train_loader, model, criteon, optimizer, ep
1-刪除模型變量 del model_define 2-清空CUDA cache torch.cuda.empty_cache() 3-步驟2（異步）需要一定時間，設(shè)置時延 time.
數(shù)據(jù)處理 版本1 #數(shù)據(jù)處理 import os import torch from torch.utils import data from PIL import Image import nu
函數(shù)的增益值 torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) 提供了對非線性函數(shù)增益值的計算。 增益值gain是一個比例值，來調(diào)控
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