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通过调用 backward 我们可以进行一次自动求导，如果我们再调用一次 backward，会发现程序报错，没有办法再做一次。这是因为 PyTorch 默认做完一次自动求导之后，计算图就被丢弃了，所以两次自动求导需要手动设置一个东西，我们通过下面的小例子来说明。#保留本次自动求导后的计算图y.backward(retain_graph=True)...

class torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False)...

a=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[-1,-4,-6,-9],[-1,3,-7,4]])c,d=a.max(1)Traceback (most recent call last): File "<ipython-input-11-1f6dcaa960e0>", line 1, in <module> c,d=a.max(1)...

PIL：Python Imaging Library，已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大，但API却非常简单易用。操作图像来看看最常见的图像缩放操作，只需三四行代码：import Image# 打开一个jpg图像文件，注意路径要改成你自己的:im = Image.open('/Users/michael/test.jpg')# 获得图像尺寸:w, h = ...

x=torch.arange(15).view(5,3)x_mean=torch.mean(x,dim=0,keepdim=True)x_mean0=torch.mean(x,dim=1,keepdim=True)print('before bn:')print(x)print('x_mean:')print(x_mean)print('x_mean0:')print(x_mean...

在学习廖星云pytorch教程batch-normalization篇时出现以下错误:File "C:/Users/demons/Desktop/trainingtorch/batch_normalization.py", line 25, in batch_norm_1d moving_mean[:] = moving_momentum * moving_mean + (1. - mov...

1.CNN概念理解1.1二维平面的卷积操作下图Image表示一幅图片，有颜色填充的网格表示一个卷积核，卷积核的大小为3*3。假设我们做步长为1的卷积操作，表示卷积核每次向右移动一个像素（当移动到边界时回到最左端并向下移动一个单位）。卷积核每个单元内有权重，下图的卷积核内有9个权重。在卷积核移动的过程中将图片上的像素和卷积核的对应权重相乘，最后将所有乘积相加得到一个名为Convolved Featu...

将pytorch更新到0.4.0最新版后对0.3.1版本代码会有如下警告，它在提醒用户下个版本这将成为一个错误1.UserWarning: invalid index of a 0-dim tensor. This will be an error in PyTorch 0.5. Use tensor.item() to convert a 0-dim tensor to a Python num...