pytorch各函数

最新推荐文章于 2024-07-28 09:26:52 发布
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scatter：
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qq_41672012
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pytorch常用的模块函数汇总（1）
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pytorch激活函数介绍
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在 PyTorch 中，激活函数（Activation Functions）是神经网络中重要的非线性组件，用于引入非线性，使网络能够学习复杂的函数关系。
AI大模型时代，新手和程序员如何转型入局AI行业？
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07-19 584
在人工智能（AI）的浪潮中，大模型技术正以前所未有的速度发展，并在各个领域展现出其强大的应用潜力。
pytorch常用函数整理
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03-27 537
一些常见函数，经常想不起函数本身的形参包含什么或者某实参对应的是什么含义，所以干脆随手记录在这里了（不断更新）…… # 卷积 torch.nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) # 插值/上采样 torch.nn...
pytorch之常用函数整理
qq_40216188的博客
04-27 6367
pytorch之常用函数整理一、图像预处理函数1.1 torchvision.datasets.ImageFolder()函数二、参数优化函数torch.optim.lr_scheduler.StepLR()函数 一、图像预处理函数 1.1 torchvision.datasets.ImageFolder()函数 ImageFolder函数假设所有的文件按文件夹保存，每个文件夹下存储同一类别的图片，文件夹名为类别名； ImageFolder(root, transform=None, target_tr
Pytorch 常用函数汇总
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1.torch.save 1. 先建立一个字典，保存三个参数: state = {‘net':model.state_dict(), 'optimizer':optimizer.state_dict(), 'epoch':epoch} 2.调用torch.save():其中dir表示保存文件的绝对路径+保存文件名，如'/home/qinying/Desktop/modelpara.pth' torch.save(state, dir) 3.当你想恢复某一阶段的训练（或者进行测试）时，那.
pytorch常用函数手册
03-07
该手册致力于为用户提供一个全面且易于查阅的PyTorch函数指南，不仅适合初学者快速上手，也能够帮助有经验的开发者提高工作效率。 #### 二、手册内容特点 - **详细说明**：每个函数均配有详尽的描述，包括但不限于...
pytorch常用函数手册PDF
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02-27
PyTorch 常用函数手册PDF将为用户提供一系列核心函数和类的详细说明，以便用户能够熟练掌握 PyTorch 进行深度学习的开发。 torch 是 PyTorch 的基础包，提供了 Tensor 数据结构、数学运算和自动化梯度计算等基础...
PyTorch深度学习入门手册：PyTorch深度学习常用函数库解析及其应用指南
11-20
分享一个入门的pytorch 常用函数查阅手册 内容概要：本文档详细介绍了 PyTorch 中常用的函数，覆盖了从基础的张量操作到高级的模型训练和优化技巧。文档内容包括张量的基本操作、随机抽样、数学运算、损失函数（如 ...
Pytorch常用函数手册(合计14章节笔记共164页)
07-22
Pytorch常用函数手册(合计14章节笔记共164页)Pytorch常用函数手册(合计14章节笔记共164页)Pytorch常用函数手册(合计14章节笔记共164页)Pytorch常用函数手册(合计14章节笔记共164页)Pytorch常用函数手册(合计14章节...
pytorch-fid：使用PyTorch计算FID分数
02-04
PyTorch的FID分数 这是FréchetInception 到PyTorch正式实施的端口。 有关使用Tensorflow的原始实现，请参见 。 FID是两个图像数据集之间相似度的度量。 它被证明与人类对视觉质量的判断具有很好的相关性，并且最常用于评估生成对抗网络的样本质量。 通过计算两个高斯函数之间的来计算FID，这些高斯函数适合于Inception网络的特征表示。 有关可以找到进一步的见解和对FID分数的独立评估 。 权重和模型的权重和模型完全相同，并经过测试得出了非常相似的结果（例如，使用ProGAN生成的图像，LSUN上的.08绝对误差和0.0009相对误差）。 但是，由于
【Pytorch函数总结大全】不定期更新~
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发现自己干的事情和兔叭咯似的，沉迷挖坑 函数总结 torch.nn.Identity(): 返回原输入，用于保持网络层数
【机器学习】pytorch 常用函数解析
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07-28 1850
我们自己定义模型的时候，通常继承 nn.Module 类，然后重写 nn.Module 中的方法，nn.Module 的主要方法如下所示。#......还有一部分，此处未列出自定义模型一般重写 __init__ 和 forward 函数。
Pytorch常用函数(持续更新)
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01-29 378
torch.stack torch.stack((tensor1,tensor2),dim=0) 1、把tensor1和tensor2叠在一起生成一个新张量(如tensor1维度为2，则新张量维度为3)。 2、tensor1和tensor2必须大小完全一致。 3、dim决定新生成维度的位置，如：dim=0，新生成的张量为[新维度,3,3]。dim=1，新生成的张量为[3,新维度,3] ...
pytorch常用的库函数
hengjiu_123的博客
04-02 1679
pytorch常用的库函数 sklearn (安装顺序：Numpy --> Scipy --> matplotlib --> sklearn) Numpy 引用 常用方法/函数的名字 .ndim ：维度 .shape ：各维度的尺度 （2，5） .size ：元素的个数 10 .dtype ：元素的类型 dtype(‘int32’) .itemsize ：每个元素的大小，以字节为单位 ，每个元素占4个字节 ndarray数组的创建 数组的维度变换 数组的类型变...
Python/Pytorch常用函数大汇总（持续更新中）
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nargs - 应该读取的命令行参数个数，可以是具体的数字，或者是?在上面的代码中，我们先导入了argparse这个包，然后包中的ArgumentParser类生成一个parser对象（好多博客中把这个叫做参数解析器），其中的description描述这个参数解析器是干什么的，当我们在命令行显示帮助信息的时候会看到description描述的信息。而对于tensor的计算操作，默认是要进行计算图的构建的，在这种情况下，可以使用 with torch.no_grad():，强制之后的内容不进行计算图构建。
Pytorch常用函数手册
weixin_46556352的博客
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第六章torch.nn.init .............................................................................................................. 144。第十四章torch.utils.model_zoo .......................................................................................... 168。
pytorch---基础篇（常用函数）
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目录 1.张量 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 1. 张量 torch.numel(input)->int：返回张量中元素的个数 x = torch.arange(11) x.numel() # 11 torch.numel(x) # 11 2. 创建操作 torch.eye(n, m=None, out=None)：返回一个m∗nm*nm∗n张量，对角线位置全1，其它位置全0。如果m没指定，则默认为n∗nn*nn∗n >>> torch.e
重新学习pytorch的库函数等..
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pytorch 损失函数
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