qq_43613400的博客

本文为学习笔记英文教程地址：TorchVision Object Detection Finetuning Tutorial — PyTorch Tutorials 1.8.1+cu102 documentation中文翻译地址：PyTorch NLP From Scratch: 使用char-RNN对姓氏进行分类_w3cschool// 引入库import osimport numpy as npimport torchfrom PIL import Imageimport to

本文为pytorch官方教程的代码注释官方教程地址：https://pytorch.org/tutorials/beginner/audio_preprocessing_tutorial.html#loading-from-file-like-object使用 torchaudio 进行音频处理一、进行数据准备和实用函数的编写二、使用 python 读取音频文件三、音频数据的数据增强四、音频特征提取五、特征增强六、torchaudio 的 datasets 的用法###

本文为 pytorch 官方教程https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html代码的注释from __future__ import print_function, divisionimport osimport torchimport pandas as pd # 用于解析 csv 文件from skimage import io, transform # 用于图像io和变换import numpy a

# 首先进行模块引入import torchimport torch.nn as nnfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoader# Parameters 和 DataLoadersinput_size = 5output_size = 2batch_size = 30data_size = 100# 设置 device 类型device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_ava.

import torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transforms## 数据预处理# torchvision 数据集加载完后的输出是范围在 [ 0, 1 ] 之间的 PILImage，使用transform将其标准化为范围在 [ -1, 1 ] 之间的张量。# Compose 类的自调用方法(__call__)将几个 transforms 方法集合在一起，本例中将 ToTensor() 和 Normalize() .

##神经网络结构为 https://pytorch.org/tutorials/_images/mnist.pngimport torchimport torch.nn as nn # nn -- neural network， 使用它创建卷积层、全连接层import torch.nn.functional as F # nn 提供的函数库， 使用函数方式创建池化层和激活函数## 构建模型类class Net(nn.Module): def __init__(self): .

## 张量tensor介绍import torchx = torch.ones(2, 2, requires_grad=True) # 创建 tensor 变量，属性 .requires_grad 为 True，会追踪对于该张量的所有操作y = x + 2 # y 也是一个 tensor 变量，y 的 .grad_fn 指向的是 y = x + 2# 每个张量都有一个 .grad_fn 属性，该属性引用了创建 Tensor 自身的Functionz = y * y * 3 # tens.

Pytorch基础代码1. 创建tensor的方法import torchx = torch.empty(5, 3) # 创建未初始化的矩阵x = torch.rand(5, 3) # 创建随机初始化矩阵x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long) # 创建 0 矩阵x = torch.tensor([5.5, 3]) # 直接从数据构造张量x = x.new_ones(5, 3, dtype=torch.double) # he retur