zplai的博客

cuda cudnn tensorflow pytorch安装1. 查看显卡驱动版本及支持的cuda版本桌面右键NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DxLrrkDw-1606357029232)(…/%E5%9B%BE%E7%89%87%E6%96%87%E4%BB%B6/cuda%20cudnn%20tensorflow%20pytorch%E5%AE%89%E8%A3%85/image-2

torch的view()与reshape()方法都可以用来重塑tensor的shape，区别就是使用的条件不一样。view()方法只适用于满足连续性条件的tensor，并且该操作不会开辟新的内存空间，只是产生了对原存储空间的一个新别称和引用，返回值是视图。而reshape()方法的返回值既可以是视图，也可以是副本，当满足连续性条件时返回view，否则返回副本[ 此时等价于先调用contiguous()方法在使用view() ]。因此当不确能否使用view时，可以使用reshape。如果只是想简单地重塑一个t

numpy和pytorch维度转换将3x512x224 的数组第0维与第2维交换import torchimport numpy as npimage1 = np.random.randn(3, 512, 224)image2 = image1.transpose(1, 2, 0) # 参数指定的是维度最终的位置，这里是现在的0,1,2维为原来的1，2，0维,即 512x224x3print(f"image1: {image1.shape}\t image2: {image2.shape}"

安装了torchnet无法importpip install git+https://github.com/pytorch/tnt.git@master

Linux pip安装速度慢（超时报错），为pip换源mkdir -p ~/.pip/vim pip.confpip.conf中内容如下：[global]index-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/[install]trusted-host=mirrors.aliyun.com

文章目录python numpy.arry, pytorch.Tensor及原生list相互转换1 原生list转numpy list2 numpy.array 转原生list3 numpy.array转torch.Tensor4 torch.Tensor转numpy.array5 原生list转torch.Tensor6 torch.Tensor转原生listpython numpy.arry, pytorch.Tensor及原生list相互转换1 原生list转numpy listmy_list