weixin_43994864的博客

这是没有torch_geometric库导致的，但是不能像一般库安装‘pip install 库名’或者‘conda install 库名’进行安装，经常会报错!!!

可以生成和括号内变量维度一致的全是0的内容。可以生成和括号内变量维度一致的全是1的内容。

如下图所示，横纵坐标轴上没有刻度，很难判断当前标签具体位置。

代码】解决matplotlib绘图x轴和y轴不在零点相交问题。

问题描述使用anaconda命令conda创建新的虚拟环境时出现如下错误：尝试其他conda命令也同时出现上述问题！！！解决办法通过查找资料，发现可能是防火墙问题，可以通过如下命令进行解决：conda config --set ssl_verify false借鉴：Anaconda抛出HTTP错误，任何下载命令使用不了...

我输入一个大小为torch.Size([2, 6, 5])的三维向量，现在我要从中随机选取N个点，且为不重复采样。为提供更加清楚的解释，我们运行结果如下截图可做对比：1. 无序采样随机采样输出是没有顺序的，可能在位置2的点采样后位置在3！a) 从第二维度进行随机采样b) 从第三维度进行随机采样2. 有序采样采样输出跟原本数据的先后顺序一致3. 代码import torchimport random# 输入大小为torch.Size([2, 6, 5])的三维向量a = torc

可参见博客：多通道图像卷积计算演示

安装einops包pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple einops表示安装成功！!rearrange用法import torchfrom einops import rearrangea = torch.randn(1,2,3,2) # 产生随机tensor，shape: torch.Size([1,2,3,2])rearrange按给出的模式(注释)重组张量，其中模式中字母只是个表示，没有具体含.

1. torch.nn.Unfold(kernel_size, dilation=1, padding=0, stride=1)torch.nn.Unfold按照官方的说法，既从一个batch的样本中，提取出滑动的局部区域块，也就是卷积操作中的提取kernel filter对应的滑动窗口。1）由上可知，torch.nn.Unfold的参数跟nn.Conv2d的参数很相似，即，kernel_size(卷积核的尺寸)，dilation(空洞大小)，padding(填充大小)和stride(步长)。2）官方

方法一使用pip或者conda命令安装，可在此https://pytorch.org/get-started/previous-versions/寻找相应的版本命令进行安装!!方法二当方法一办法失效，或者安装缓慢时，可在https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html事先下载相应版本whl文件，之后使用命令pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple *.whl安装！！！...

一维列表，特殊形式L = [list_value] * list_lenL0=list() # 初始化一个空列表[]L1=list([0,0,0]) # 初始化一个指定list: [0,0,0]L2 = [0]*5'''output L: [0, 0, 0, 0, 0]'''L3 = [0, 1]*5'''output L: [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]'''L4 = [i for i in range(5)] # 初始化随机值'''.

import pandas as pd1. Pandas模块这里主要讲解两种数据结构：1）Series2）DataFrame2. 解决ModuleNotFoundError: No module named ‘pandas’需要安装pandas模块：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Pandas3. pd.Series()函数1）pd.Series([list],index=[list])list ,inde

相同点都是沿着tensor指定维度进行拼接不同点直接通过实例进行展示吧…例如：现在分别输入三个tensor，a，b，c，如下图所示值# inputimport torcha = torch.IntTensor([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) # torch.Size([3, 3])b = torch.IntTensor([[11,22,33],[44,55,66],[77,88,99]]) # torch.Size([3, 3])c = torch.IntTens

要安装torch_geometric，必须按照以下顺序进行！!!第一步，必须安装torch，本人使用cuda9.2，使用命令安装的1.4.0版本，即conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch，可以再Pytorch官网选择自己需要的版本安装命令进行安装。第二步，再安装’torch-scatter’、 ‘torch-cluster’、 'torch-sparse’模块。即：pip install

ResNet网络提取预训练参数文件下载：ResNet-18： https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth,ResNet-34：https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pthResNet-50：https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pthResNet-101：https://download.p

Pytorch中使用transforms.ToTensor和transforms.ToPILImage的numpy.ndarray与Tensor和PILImage的转换举例详细情况查看以下两个链接：Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化Numpy-Tensor, Numpy-PIL和Tensor-PIL

Pytorch函数 .expand( )其将单个维度扩大成更大维度，返回一个新的tensor，具体看下例：import torcha = torch.Tensor([[1], [2], [3],[4]])# 未使用expand（）函数前的aprint('a.size: ', a.size())print('a: ', a)b = a.expand(4, 2)# 使用expand（）函数后的输出print('a.size: ', a.size())print('a: ', a)pri