WebP Server这是一个基于 Golang 的服务器，允许您动态提供 WebP 图像，在不改变图片URL路径的情况下，自动将JPEG、PNG、BMP、GIF等图像转换为WebP格式，从而减小图片体积...WebP是一种同时提供了有损压缩与无损压缩（可逆压缩）的图片文件格式，由Google推出，WEBP的格式压缩率非常高，在同质量的情况下.webp格式的图片体积会小很多。...WebP Server的作用 WebP Server相当于一个旁路的WEB服务器，管理员配置好WebP Server后，可以自动将JPEG、PNG、BMP、GIF等图像转换为WebP格式，同时URL地址不会发生改变...总结 WebP Server可以做到不改变图片URL路径的情况下，根据访客浏览器判断输出WebP图像还是原图，这一点非常方便。...但如果网站启用了CDN后，CDN边缘节点会将优化过的WebP图像进行缓存，若访客使用Safari这类不支持WebP图像的浏览器将导致图像无法显示。
为了方便起见，这些函数将接受一个类似张量的对象以替代tf.Tensor，并使用tf.convert_to_tensor方法将其隐式转换为tf.Tensor。...，str 注意：默认情况下，每次使用相同的类似张量的对象时，TensorFlow将创建一个新的tf.Tensor。...默认情况下，新的tf.Session将被绑定到当前的默认图 — 且只能运行当前默认图中的操作。 如果在程序中使用多个图，你可以在构建会话时指定一个显式的tf.Graph。 config。...`sess.run(output)`将返回一个NumPy数组，包含计算的结果。...在许多情况下，推理图与训练图不同：例如，在不同情况下使用不同的操作如dropout和batch normalization。
如果在构造会话时没有指定图形参数，则会话中将启动缺省图形。如果在同一过程中使用多个图(使用tf.Graph()创建)，则必须为每个图使用不同的会话，但是每个图可以在多个会话中使用。...张量，返回的可调用的第i个参数必须是一个numpy ndarray(或可转换为ndarray的东西)，它具有匹配的元素类型和形状。...资源容器分布在与目标相同的集群中的所有worker上。当重置目标上的资源容器时，将清除与该容器关联的资源。特别是，容器中的所有变量都将成为未定义的:它们将丢失它们的值和形状。...feed_dict中的每个键都可以是以下类型之一:如果键是tf.Tensor，其值可以是Python标量、字符串、列表或numpy ndarray，可以转换为与该张量相同的dtype。...如果键是张量或稀疏张量的嵌套元组，则该值应该是嵌套元组，其结构与上面映射到其对应值的结构相同。feed_dict中的每个值必须转换为对应键的dtype的numpy数组。
class TFLiteConverter: 将TensorFlow模型转换为output_format。class TargetSpec: 目标设备规格。...这对应于将生成的最终存根中的参数顺序。返回值：被包裹的输入张量。3、add_outputadd_output( *args, **kwargs)在提示中添加一个包装好的输出参数。...6、get_tensor_detailsget_tensor_details()获取具有有效张量细节的每个张量的张量细节。如果找不到张量所需的信息，张量就不会添加到列表中。这包括没有名称的临时张量。...注意，这将复制值中的数据。如果希望避免复制，可以使用张量()函数获得指向tflite解释器中的输入缓冲区的numpy缓冲区。参数：tensor_index:张量的张量索引。...(默认错误)dump_graphviz_dir:在处理GraphViz .dot文件的各个阶段转储图形的文件夹的完整文件路径。
] [1. 1.]] tensor2: [[ 0.00333083 0.01302023] [-0.0137493 0.02081333]] init主要用于并行模式下的延后初始化，在正常情况下不建议使用...Tensor: [0 0 0 0] 张量的属性 张量的属性包括形状、数据类型、转置张量、单个元素大小、占用字节数量、维数、元素个数和每一维步长。...Tensor转换为NumPy 与张量创建相同，使用 Tensor.asnumpy() 将Tensor变量转换为NumPy变量。...NumPy转换为Tensor 使用Tensor()将NumPy变量转换为Tensor变量。...两者都可以轻松地将NumPy数组转换为各自的张量格式，并提供了与NumPy相似的操作接口。 然而，MindSpore在处理大规模数据时可能会显示出更高的效率，特别是当利用其稀疏张量结构时。
1、在pytorch中，有以下9种张量类型 ?...和numpy.ndarray转换 除了CharTensor，其他所有CPU上的张量都支持转换为numpy格式然后再转换回来。...[0,1]，需要进行转置和规范化 PIL.Image转换为tensor from PIL import Image import numpy as np image=r'/content/drive/My...(value) print(value.item()) tensor([0.2959]) 0.2958560585975647 9、改变张量的形状 # 在将卷积层输入全连接层的情况下通常需要对张量做形变处理...torch.stack([t1,t2,t3],dim=0) print(s1.size()) print(s2.size()) torch.Size([30, 5]) torch.Size([3, 10, 5]) 14、将整数标签转换为
Session封装了TensorFlow运行时的控制和状态。没有参数的session将使用在当前session中创建的默认图形，否则session类接受在该会话中使用的图形参数来执行。...为了在TensorFlow中建立一个张量，我们可以建立一个n维数组。这可以通过使用NumPy库或通过将Python n维数组转换为TensorFlow张量来轻松完成。 ?...tensor = tf.convert_to_tensor(tensor_1d, dtype=tf.float64) 现在，如果我们将张量绑定到TensorFlow会话，我们将能够看到我们转换的结果。...接下来，我们将解释一些矩阵操作。像线性回归一样，它们在机器学习模型中往往很重要。让我们写一些代码，将做到基本的矩阵运算像乘法，获得转置，得到了决定，乘法，溶胶，等等。 以下是调用这些操作的基本示例。...会话（Session）封装了TensorFlow运行时的控制和状态。没有参数的会话将使用在当前会话中创建的默认图形，否则会话类接受在该会话中使用的图形参数来执行。 什么是TensorBoard？
]]) # 在CPU上的张量 x_gpu = x_cpu.to(device) # 移动到GPU 数据的运算 这些操作中的每一个都可以在GPU上运行（通常比在CPU上运行的速度更快）。...这个方法会返回张量中的数据，将其转换为Python的基本数据类型。...tensor([[1，2，3，4]， [5，6，7，8]]) tensor([[1，2，3,4,5, 6，7，8]]) 数据的转换 Numpy转Tensor import torch import...,dtype=torch.float64) Tensor转Numpy t = torch. ones ( 5) n= t.numpy () 图片转Tensor from PIL import Image...比如ToTensor：将PIL Image或numpy.ndarray转换为torch.FloatTensor，范围从[0, 255]变为[0.0, 1.0]。
对于Tensor数据类型而言，有的时候，我们需要改变向量的形状，以满足计算要求例如：向量的变形、转置、压缩、解压等，属于基本的向量维度变换操作下面将对向量的维度变换操作进行介绍【reshape()】在numpy...在数学上，转置操作将矩阵的行转换为列，列转换为行import paddlea=paddle.reshape(paddle.arange(1,13),(3,4))b=paddle.t(a)print(a)...，第二个参数是一个元组，元组代表新向量的轴顺序原本的(0,1,2)轴顺序被调换为了(2,0,1)因此向量的形状也从(2,3,4)变成了(4,2,3)【expand()】`paddle.expand()是...PaddlePaddle框架中的一个函数，用于将Tensor沿着指定的维度进行扩展。...这个操作在不增加数据量的情况下，允许你改变Tensor的形状，使其在某些维度上具有更大的尺寸。这在处理不同形状的Tensor时非常有用，尤其是在广播机制中。
例如data = torch.Tensor(2,3)是一个2*3的张量，类型为FloatTensor; data.cuda()就将其转换为GPU的张量类型，torch.cuda.FloatTensor类型...torch.LongTensor(2, 2) 构建一个2*2 Long类型的张量官网还介绍了从python的基本数据类型list和科学计算库numpy.ndarray转换为Tensor的例子：>>> torch.tensor...2.2 Tensor与Numpy Array之间的转换Tensor –> Numpy.ndarray 可以使用 data.numpy()，其中data的类型为torch.Tensor。...2.3 Tensor的基本类型转换（也就是float转double，转byte这种。）...为了方便测试，我们构建一个新的张量，你要转变成不同的类型只需要根据自己的需求选择即可tensor = torch.Tensor(2, 5)torch.long() 将tensor投射为long类型newtensor
TensorFlow是由Google开发的用于解决复杂数学问题的库。本篇介绍将简述TensorFlow示例，如何定义、使用张量执行数学运算，以及查看其他机器学习相关示例。...类型是指张量元素的数据类型。 定义一维张量 为了定义张量，我们将创建一个NumPy数组或Python列表，并使用tf_convert_to_tensor 函数将其转换为张量。...(arr.shape) print (arr.dtype) [图片] 现在我们将使用tf_convert_to_tensor 函数将此数组转换为张量 。...要查看张量的元素，可以像这样运行一个会话： import numpy as np import tensorflow as tf arr = np.array([1, 5.5, 3, 15, 20])...如果您的系统上没有安装这个库，可以使用pip install matplotlib来安装。
PyTorch 的张量提供了一个多维数组的基础，类似于 NumPy 数组，但具有更多的功能，特别是在深度学习中与 GPU 计算的高效配合。 1....使用 .to() 方法可以将张量转移到 GPU（前提是你的系统有支持的 GPU）。...通过 torch.tensor() 可以将 NumPy 数组转换为张量，通过 .numpy() 方法可以将张量转换为 NumPy 数组。...import numpy as np # NumPy 数组转张量 np_array = np.array([1, 2, 3]) tensor_from_np = torch.tensor(np_array...) # 张量转 NumPy 数组 tensor = torch.tensor([4, 5, 6]) np_from_tensor = tensor.numpy() array([4, 5, 6], dtype
在一维array上进行转置没有任何效果。 对于matrix，一维数组总是转换为 1xN 或 Nx1 矩阵（行向量或列向量）。A[:,1]返回形状为 Nx1 的二维矩阵。...在 NumPy 中使用任意对象 NumPy API 的第一组互操作特性允许在可能的情况下将外部对象视为 NumPy 数组。...在 NumPy 中使用任意对象 NumPy API 的第一组互操作性功能允许在可能的情况下将外部对象视为 NumPy 数组。...它对非 CPU 张量不起作用，并且在一些特殊情况下会产生意外行为。用户应优先显式将 ndarray 转换为张量。...它不适用于非 CPU 张量，并且在极端情况下会出现意外行为。用户应该更倾向于显式将 ndarray 转换为张量。
动态图的不足之处是：在动态图中，无法实现多会话（session）操作。 对于习惯了多会话（session）开发模式的用户，需要将静态图中的多会话逻辑转化单会话逻辑后才可以移植到动态图中。...但是在Numpy转成张量后，如果对Numpy进行修改，那结果就不一样了，因为Numpy并没有PyTorch这种共享内存的设置。这会导致对Numpy修改时，偷偷的使张量的值发生了变化。...并没有在nparray的原有内存上进行改变。所以张量x的值没有受到影响，并不会发生变化。 提示： 虽然Python语言将内存细节放到了幕后。但是对底层深入的了解，才有助于写出更稳定的代码。...转化为NetWorkx类型的图 上面代码中，通过调用dgl.DGLGraph可以将NetWorkx图转化为DGLGraph图，接着又调用了DGLGraph图对象的to_networkx方法，将其转换为NetWorkx...图中图节点和边的结构是代码中调用nx.petersen_graph所生成的。该函数在没有参数的情况下，会生成10个节点，并且每个节点与周围3个节点相连,共30条边。
tensor操作 size()和shape 我们可以用size()函数或者直接调用tensor当中的shape属性获取一个tensor的大小，这两者是等价的，一般情况下我们用前者多一些。...我们可以通过size明显看到数据的变化： squeeze是减少维度，相比之下没有那么多操作，它会自动将长度是1的维度消除，如果没有一个维度长度是1，也就是说当前已经是最简的形式，那么什么也不会变化。...我相信这些函数的含义大家应该都可以理解。 转置与变形 Tensor当中的转置操作和Numpy中不太相同，在Numpy当中，我们通过.T或者是transpose方法来进行矩阵的转置。...如果是高维数组进行转置，那么Numpy会将它的维度完全翻转。 而在Tensor当中区分了二维数组和高维数组，二维数组的转置使用的函数是t()，它的用法和.T一样，会将二维数组的两个轴调换。...设备之间移动 我们可以通过device这个属性看到tensor当前所在的设备： 我们可以通过cuda函数将一个在CPU的tensor转移到GPU，但是不推荐这么干。
torch中toech.seed()函数没有参数，用来将随机数的种子设置为随机数，一般不使用。...将张量转换为Numpy数组使用tensor.numpy()方法，将Numpy数组转换为张量使用torch.from_numpy(ndarry)方法。...张量转Numpy数组 使用numpy()函数将张量转换成Numpy数组。...print(a, b) Numpy数组转张量 使用from_numpy()函数将Numpy数组转换成张量。...一般情况下，可以使用.cuda方法将Tensor移动到GPU；在有多个GPU的情况下，可以使用to方法来确定使用哪个设备。也可以使用.cpu方法将Tensor移动到CPU。
0-d张量（或标量），值列表将转换为1-d张量（向量），值列表将转换为2-d 张量（矩阵）等。...2.NumPy阵列：NumPy不兼容GPU 将数据传递给TensorFlow时，可以将数据转换为适当的类型，但某些数据类型仍然可能难以正确声明，例如复数。...因此，建议将手工定义的Tensor对象创建为NumPy数组。 常数有什么问题？...e = … Placeholder 快速提醒 TF程序通常有两个阶段： 1.组装图表 2.使用会话在图中执行操作。...Placeholders 首先组装图形，而不知道计算所需的值 比喻： 在不知道x或y的值的情况下定义函数f（x，y）= 2 * x + y。 x，y是实际值的占位符。 为什么占位符？
在本小节，我们主要学习如何将 numpy 数组和 PyTorch Tensor 的转化方法. 1.1 张量转换为 numpy 数组 使用 Tensor.numpy 函数可以将张量转换为 ndarray...将张量转换为 numpy 数组 def test01(): data_tensor = torch.tensor([2, 3, 4]) # 使用张量对象中的 numpy 函数进行转换...(data_tensor) print(data_numpy) 1.2 numpy 转换为张量 使用 from_numpy 可以将 ndarray 数组转换为 Tensor，默认共享内存，使用...使用 torch.tensor 可以将 ndarray 数组转换为 Tensor，默认不共享内存。 # 1....在 PyTorch 中，有些张量是由不同的数据块组成的，它们并没有存储在整块的内存中，view 函数无法对这样的张量进行变形处理，例如: 一个张量经过了 transpose 或者 permute 函数的处理之后
dtype:如果设置了，initial_value将转换为给定的类型。如果没有，要么保留数据类型(如果initial_value是一个张量)，要么由convert_to_张量决定。...如果没有其他Op修改这个变量，那么生成的值都是不同的。evaleval(session=None)在会话中，计算并返回此变量的值。这不是一个图形构造方法，它不向图形添加ops。...这个方便的方法需要一个会话，其中包含这个变量的图已经启动。如果没有传递会话，则使用默认会话。有关启动图表和会话的更多信息，请参见tf.compat.v1.Session。...print(v.eval())参数：session:用来计算这个变量的会话。如果没有，则使用默认会话。返回值：带有此变量值副本的numpy ndarray。...在2.X中具有相同行为的赋值。将新值写入变量的内存。没有向图中添加ops。这个方便的方法需要一个会话，其中包含这个变量的图已经启动。如果没有传递会话，则使用默认会话。
数据流图会被放进session会话中进行运行。会话可以在不同的设备上去运行，比如cpu和GPU。 图的基本构成 数据流图: Tensor (张量) 边里流动的数据 Operation(操作) ?...TensorFlow程序的流程 定义算法的计算图(Graph)的结构 静态 使用会话(Session) 执行计算 Python常用库numpy TensorFlow和numpy有一定联系，有很多类似的概念和...sparse Tensor（稀疏张量） 一种"稀疏"的Tensor，类似线性代数里面的稀疏矩阵的概念 tf.SparseTensor 在矩阵中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时...图和会话原理及案例 Graph(图)的形象比喻 ? 每个节点可以想象成一个仪器，在对我们的实验品进行操作。 ? 仪器中被操作，以及在各个仪器中流动的是tensor。...没有输出值是因为我们还没有用会话运行这一部分。
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