artistkeepmonkey的博客

使用pytorch框架写深度学习程序，总是会对数据进行各种各样的操作，本文从给出了实际可运行的数据操作代码，tensor创建，tensor形状，两个tensor运算，tensor与numpy数据的互相转换。代码由许多的test组成，都是单独可运行的。程序入口在下面的main。import torch#基本属性def test_base(): t_data=torch.zeros((3,4)) help(torch.numel) print(t_data.shape)#形状

运行环境 pytorch1.3.0 需支持GPU生成对抗神经网络分为两部分： 生成器 鉴别器生成器作用是利用随机数生成以假乱真的数据鉴别器的作用的判定数据真假鉴别器的训练很简单：真数据打标签1 生成器生成数据打标签0 进行训练 就像二元分类问题一样生成器的训...

先上测试代码if __name__=='__main__': # scene_graph_token() tensor1 = torch.rand(4,4) #tensor1.requires_grad_(True) tensor2 = torch.rand(4) tensor2.requires_grad_(True) opt=torch.optim.Adam([tensor2],lr=0.1) for i in range(50):

a=tensor([1,1])b=tensor([2,2])c=torch.nn.ReLU(a)d=a+c #?????????????????为啥报错#因为torch.nn.ReLU是一个类c=torch.nn.functional.relu(a) #这才是relu函数

结论：会被训练测试代码：import torchfrom torch.nn import Embeddingclass Model(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.emb = Embedding(5, 10) def forward(self,vec): input = torch.tensor([0, 1, 2,

官网例子>>> a = torch.randn(4, 4)>>> atensor([[ 1.3398, 0.2663, -0.2686, 0.2450], [-0.7401, -0.8805, -0.3402, -1.1936], [ 0.4907, -1.3948, -1.0691, -0.3132], [-1.6092, 0.5419, -0.2993, 0.3195]])>>> .

class Identity(Module): r"""A placeholder identity operator that is argument-insensitive. Args: args: any argument (unused) kwargs: any keyword argument (unused) Examples:: >>> m = nn.Identity(54, unused_arg.

只保存模型参数# 保存torch.save(model.state_dict(), '\parameter.pkl')# 加载model = TheModelClass(...)model.load_state_dict(torch.load('\parameter.pkl'))保存完整模型# 保存torch.save(model, '\model.pkl')# 加载model = torch.load('\model.pkl')...

问题简述：使用pytorch中tensor时，有时需要将多个tensor合并成一个高维tensor或者是list中装着多个同纬度的tensor，想让这个list转为tensor核心方法：torch.stack()def stack(tensors: Union[Tuple[Tensor, ...], List[Tensor]], dim: _int=0, *, out: Optional[Tensor]=None) -> Tensor:代码示范def listToTe.