pytorch深度学习入门—tensor张量的裁剪

最新推荐文章于 2025-04-25 14:34:58 发布
最新推荐文章于 2025-04-25 14:34:58 发布
阅读量3.5k 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习与深度学习入门 文章标签： 深度学习 pytorch 机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_59634927/article/details/122802893
本文介绍了使用PyTorch中的clamp函数进行梯度裁剪，以应对深度学习中常见的过拟合问题和梯度爆炸现象。通过限制梯度的范围，可以在训练过程中保持网络的稳定性，提高模型的泛化能力。测试代码展示了如何在张量a上应用梯度裁剪，将其元素值限定在5到8之间。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Tensor的裁剪可以防止过拟合的出现，也可以有效处理梯度爆炸与梯度消失

torch中可以利用clamp进行梯度裁剪

A.clamp（a,b）表示将A中的元素裁剪到只剩在a—b范围内，原来小于a的元素将赋值为a，大于b的元素将赋值为b

测试代码：

import torch

a = torch.rand(2, 3) * 10
print(a)
a = a.clamp(5, 8)
print(a)

PyTorch深度学习实战（34）——DCGAN详解与实现
盼小辉丶的博客
01-25 6302
DCGAN 是优秀的图像生成模型，其生成网路和判别网络都是使用卷积层和反卷积层构建的深度神经网络。生成网络接收一个随机噪声向量作为输入，并通过逐渐减小的反卷积层将其逐渐转化为与训练数据相似的输出图像；判别网络则是一个用于分类真实和生成图像的卷积神经网络。在本节中，我们学习了如何构建并训练 DCGAN 生成人脸图像。
pytorch深度学习框架基本介绍
2301_77539454的博客
07-22 4885
PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等应用。它由Facebook的人工智能研究团队开发，并且得到了许多研究机构和企业的支持。PyTorch的核心是一个强大的张量计算包，类似于NumPy，但是它能够利用GPU进行加速计算。PyTorch的设计哲学是简洁和直观，它提供了动态计算图（Dynamic Computation Graph），也称为自动微分系统，这使得构建和修改复杂的神经网络变得更加容易。易用性：PyTorch的API设计简洁，易于上手。灵活性。
pytorch中tensor的合并与截取方法
09-20
今天小编就为大家分享一篇pytorch中tensor的合并与截取方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Tensor的裁剪运算
huihuixiaoxue的博客
12-31 1889
PyTorch常用张量切割和拼接方法（torch.chunk、torch.split、torch.cat和torch.stack用法详解）
m0_60882889的博客
10-22 1万+
1、torch.chunk 首先看官方文档的解释： 功能：尝试将张量拆分为指定数量的数据块，每个数据块都是输入张量的一个视图。 例子： >>> torch.arange(5).chunk(3) (tensor([0, 1]), tensor([2, 3]), tensor([4])) >>> torch.arange(6).chunk(3) (tensor([0, 1]), tensor([2, 3]), tensor([4, 5])) >
pytorch中对tensor操作：分片、索引、压缩、扩充、交换维度、拼接、切割、变形
HailinPan的博客
11-20 1万+
pytorch中对tensor的分片、索引操作根据维度提取子集 根据维度提取子集 原始数据情况 import torch a = torch.tensor([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]], dtype=float) print(a) #原始数据情况 #下面#开头的是输出 #tensor([[ 1., 2., 3., 4.], # [ 5., 6., 7., 8.], # [ 9., 10., 11., 12.]], dtype
裁剪或填充张量(Tensor)(四维与五维)(Python代码)
qq_45831414的博客
08-11 967
【代码】裁剪或填充张量(Tensor)(四维与五维)(Python代码)
pytorch深度学习入门与实战 孙玉林 第六章卷积神经网络 对预训练好的卷积网络微调
qq_40821163的博客
11-15 1152
深度学习常用预训练网络模型的下载地址：链接 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix,classification_report import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import hiddenlayer as hl import torch import torch.nn as nn
PyTorch 深度学习入门与实践指南
最新发布
Rhett_Butler0922的博客
04-25 907
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由 Facebook AI 研究团队开发，基于 Python 和 C++，以其灵活性和易用性在学术界和工业界广受欢迎。动态计算图（Eager Execution）PyTorch 使用动态计算图（也称为“即时执行”），与 TensorFlow 的静态计算图不同。动态计算图允许在运行时定义和修改网络结构，非常适合研究和调试。优点：代码直观，调试方便，适合快速原型开发。示例：你可以在训练过程中动态改变网络结构，比如根据输入数据调整层数。高性能与 GPU 加速。
深度学习Pytorch-Tensor的属性、算术运算
算法工程师
10-23 1095
深度学习Pytorch-Tensor的属性、算术运算
tensorflow实现图像的裁剪和填充方法
12-23
tensorflow里面提供了实现图像进行裁剪和填充的函数，就是tf.image.resize_image_with_crop_or_pad（img，height，width ）。img表示需要改变的图像，height是改变后图像的高度，width是宽度。 例如： import matplotlib.pyplot as plt; import tensorflow as tf; image_raw_data_jpg = tf.gfile.FastGFile('11.jpg', 'r').read() with tf.Session() as sess: img_data_jpg = tf.
pytorch中tensor的合并与截取
热门推荐
znzhizs的博客
03-19 3万+
合并：torch.cat(inputs=(a, b), dimension=1)e.g. x = torch.cat((x,y), 0) 沿x轴合并截取：x[:, 2:4]
Tensorflow（八） —— Tensor的合并与切割
Cyrus_May的博客
04-16 1874
Tensorflow（八） —— Tensor的合并与切割1. 主要操作方式2. concat操作3. stack操作4. concat 与 stack 的区别5. unstack & stack 为可逆操作6. split操作 1. 主要操作方式 1、tf.concat # 常用 2、tf.split # 常用 3、tf.stack # 常用 4、tf.unstack 2. concat操作 指定axis则沿该轴进行拼接 # ********************* conca
Pytorch中二维张量切片
qq_54708219的博客
02-22 771
pytorch二维张量切片
【笔记】 torch.split（）：对张量按照指定维度进行分割
nyist_yangguang的博客
07-17 1149
【笔记】torch.split（）对张量按照指定维度进行分割。
PyTorch 张量操作
ZHE
04-10 5479
2. pytorch 张量操作基本数据类型创建 tensor索引与切片tensor 维度变换 基本数据类型 pytorch 数据类型对比 PyTorch 是面向数值计算的 GPU 加速库，没有内建对 str 类型的支持。 one-hot [0,1,0,0,···] Embedding(常用的编码语言[NLP]) word2vec glove PyTorch 内建的数据类型 ...
pytorch中tensor的截取操作
ws_nlp_的博客
06-23 1万+
下面我们来对pytorch中tensor的截取/裁剪操作来做实验 from pprint import pprint x = torch.randn(2, 3, 4) pprint(x) tensor([[[ 1.4983, 0.6645, 1.8412, -1.0799], [-0.0073, 0.4617, -1.9119, 0.0667], [-0.6426, 0.0552, 0.0991, -0.4575]], [[-1.7065, 0.4007, 0.5763, 1.4644],
pytorch的tensor的截取
weixin_41529093的博客
09-05 2685
仅作为记录，大佬请跳过。 用[,] （而不是[][]） 展示 将原本5列的数据，取了前4列的 _outputs=outputs print(_outputs[:,0:4])
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值