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pytorch

  • 在pytorch中實現(xiàn)只讓指定變量向后傳播梯度

    pytorch中如何只讓指定變量向后傳播梯度？ （或者說如何讓指定變量不參與后向傳播？） 有以下公式，假如要讓L對xvar求導(dǎo)： （1）中，L對xvar的求導(dǎo)將同時計算out1部分和out2部分；

    作者：美利堅節(jié)度使
    2020-08-20 23:18:53

  • PyTorch中Tensor的拼接與拆分的實現(xiàn)

    拼接張量：torch.cat() 、torch.stack() torch.cat(inputs, dimension=0) → Tensor 在給定維度上對輸入的張量序列 seq 進(jìn)行連接

    作者：Steven·簡談
    2020-08-20 23:12:06

  • pytorch 模擬關(guān)系擬合——回歸實例

    本次用 pytroch 來實現(xiàn)一個簡單的回歸分析，也借此機會來熟悉 pytorch 的一些基本操作。 1. 建立數(shù)據(jù)集 import torch from torch.autograd impor

    作者：HF飛哥
    2020-08-20 20:30:50

  • pytorch 中pad函數(shù)toch.nn.functional.pad()的用法

    padding操作是給圖像外圍加像素點。 為了實際說明操作過程，這里我們使用一張實際的圖片來做一下處理。 這張圖片是大小是(256,256)，使用pad來給它加上一個黑色的邊框。具體代碼如下：

    作者：geter_CS
    2020-08-20 17:38:24

  • Pytorch模型轉(zhuǎn)onnx模型實例

    如下所示： import io import torch import torch.onnx from models.C3AEModel import PlainC3AENetCBAM devi

    作者：joey.lei
    2020-08-20 13:29:39

  • PyTorch中topk函數(shù)的用法詳解

    聽名字就知道這個函數(shù)是用來求tensor中某個dim的前k大或者前k小的值以及對應(yīng)的index。 用法 torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, s

    作者：咆哮的阿杰
    2020-08-20 00:32:33

  • pytorch torch.expand和torch.repeat的區(qū)別詳解

    1.torch.expand 函數(shù)返回張量在某一個維度擴展之后的張量，就是將張量廣播到新形狀。函數(shù)對返回的張量不會分配新內(nèi)存，即在原始張量上返回只讀視圖，返回的張量內(nèi)存是不連續(xù)的。類似于numpy中

    作者：MY Qi
    2020-08-19 23:11:49

  • pytorch 狀態(tài)字典:state_dict使用詳解

    pytorch 中的 state_dict 是一個簡單的python的字典對象,將每一層與它的對應(yīng)參數(shù)建立映射關(guān)系.(如model的每一層的weights及偏置等等) (注意,只有那些參數(shù)可以訓(xùn)練的l

    作者：wzg2016
    2020-08-19 21:38:20

  • 對Pytorch中Tensor的各種池化操作解析

    AdaptiveAvgPool1d(N) 對一個C*H*W的三維輸入Tensor, 池化輸出為C*H*N, 即按照H軸逐行對W軸平均池化 >>> a = torch.ones(2

    作者：風(fēng)謹(jǐn)_
    2020-08-19 18:48:08

  • PyTorch中permute的用法詳解

    permute(dims) 將tensor的維度換位。 參數(shù)：參數(shù)是一系列的整數(shù)，代表原來張量的維度。比如三維就有0，1，2這些dimension。 例： import torch impo

    作者：一只想入門卻未入門的程序猿
    2020-08-19 16:55:14
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