mez_Blog的博客

该函数的作用为：收集指定索引位置的值。先将函数原型写出：torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor参数:input (Tensor) – 源张量 dim (int) – 索引的轴 index (LongTensor) – 聚合元素的下标 out (Tensor, optional) – 目标张量首先来用自己的语言解释该函数的各个参数。第一个参数就是自己要收集值的Tensor，不用多解释。第二个参数就是指你要收集值的轴（

最近在使用与训练网络模型ResNet50 Faster R-CNN的时候，发现系统自带的下载方式是非常慢的，而且等待好久一段时间后出现：TimeoutError: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败的报错信息。然后通常的解决方式就是给出下载路径进行迅雷下载，这也是常用的解决方式：然后复制链接进行迅雷新建任务下载即可，确实比直接从默认下载方式快了很多，然后下载成功后，将其复制到默认的下载路径中即可。但是却发现了一个..

在Pytorch提供的已经训练好的图像目标检测中，均是R-CNN系列的网络，并且针对目标检测和人体关键点检测分别提供了容易调用的方法。针对目标检测的网络，输入图像均要求使用相同的预处理方式，即先将每张图像的像素值预处理到0~1之间，且输入的图像尺寸不是很小即可直接调用。已经预训练的可供使用的网络模型如下所示：网络类 描述 detection.fasterrcnn_resnet50_fpn 具有ResNet-50-FPN结构的Fast R-CNN网络模型 detection.maskr

import timeimport torchvisionimport torchfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriterfrom torch import nnfrom torch.utils.data import DataLoaderclass Test(nn.Module): def __init__(self): super(Test, self).__init__() self.mo.

（3）张量和NumPy数据相互转换Pytorch提供了Numpy数组合Pytorch张量相互转换的函数，非常方便对张量进行相关操作，如将张量转化为Numpy数组，在通过Numpy数组进行相关计算后，可以再次转化为张量，一遍进行张量相关的计算。将Numpy数组转化为Pytorch张量，可以使用torch.as_tensor()函数和torch.from_numpy()函数，例如：从上面的代码中得到的张量是64位浮点型数据，这是因为使用numpy生成的数组默认就是64位浮点型数组。 这是因.

首先来介绍张量：在数学中，一个单独的数可以称为标量，一列或者一行数组可以称为向量，一个二维数组称为矩阵，矩阵中的每一个元素都可以被行和列的索引位移确定，如果数组的维度超过2，那么我们可以称该数组为张量（Tensor）。但是在pytorch中，张量属于一种数据结构，他可以是一个标量、一个向量、一个矩阵，甚至是更高位的数组，所以pytorch中Tensor和Numpy中的数组（ndarray）非常相似，再使用时也经常将Pytorch中的张量和Numpy中的数组相互转化。在深度网络中，基于Pytorch的先关