zzhhjjjj的博客

flatten()函数的作用是将tensor铺平成一维torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=- 1) → Tensorinput (Tensor) – the input tensor.start_dim (int) – the first dim to flattenend_dim (int) – the last dim to flattenstart_dim和end_dim构成了整个你要选择铺平的维度范围下面举例说明x = torch.t

官方文档说明DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, *, prefetch_factor=2, p

CNN，卷积神经网络，是以卷积为核心的一大类网络。LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，属于CNN。RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、YOLOv2、SSD，也属于CNN，但和2是另一条路线。2和3的区别在于，2属于用于图像分类的CNN，3属于用于目标检测的CNN...

对复杂的神经网络和大规模的数据来说，我们一般将数据放在GPU上进行计算，下面介绍数据在GPU及CPU中相互切换的相关操作x = torch.tensor([1,2,3])print(x.device)x = x.cuda(0) # 当设备GPU数>1时，（）中需要指定第几个GPUprint(x.device)...

关于 pytorch inplace operation, 需要知道的几件事x = torch.tensor([1,2,3], dtype=float, requires_grad=True)print(x.requires_grad)with torch.no_grad(): #x = x+2 # 此句话改变了原来的x内存地址，又因在with torch.no_grad中， # 所以新的x的require

文章目录前言一、张量是什么？二、张量的属性三、张量创建3.1 依据原有数据创建3.1.1. torch.tensor()3.1.2 torch.from_numpy()3.2 数学方法创建3.2.1 torch.zeros()3.2.2 torch.ones()3.2.3 torch.fill()3.2.4 torch.arange()3.2.5 torch.linspace()3.2.6 torch.logspace()3.2.7 torch.eye()3.3 依概率分布创建张量3.3.1 torch.n

有关pytorch中自动求导的文章初步认识：https://www.cnblogs.com/cocode/p/10746347.html这两篇比较详细：https://www.cnblogs.com/charleechan/p/12255191.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/51385110举例子：http://blog.sina.com.cn/s/blog_573ef4200102xcxr.html...