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PyTorch - torch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.leflyfishtorch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt...、torch.ge、torch.le 以上全是简写参数是input, other, out=None 逐元素比较input和other 返回是torch.BoolTensor?...import torcha=torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])b=torch.tensor([[1, 2], [4, 3]])print(torch.eq(a,b))#equals...# tensor([[ True, True],# [False, False]])print(torch.ne(a,b))#not equal to# tensor([[False,...(torch.ge(a,b))#greater than or equal to# tensor([[ True, True],# [False, True]])print(torch.le

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安装torch_sparse、torch_cluster、torch_scatter、torch_spline

然后执行安装： wget https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_sparse-0.6.15-cp39-cp39-linux_x86_64....whl wget https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_scatter-2.0.9-cp39-cp39-linux_x86_64.whl...wget https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_cluster-1.6.0-cp39-cp39-linux_x86_64.whl wget...https://data.pyg.org/whl/torch-1.12.0%2Bcu116/torch_spline_conv-1.2.1-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip..._64.whl pip install torch_cluster-1.6.0-cp39-cp39-linux_x86_64.whl pip install torch_spline_conv-1.2.1

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

torch.randn()、torch.mean()、torch.pow()、torch.matmul()

torch.randn()产生大小为指定的，正态分布的采样点，数据类型是tensortorch.mean()torch.mean(input) 输出input 各个元素的的均值，不指定任何参数就是所有元素的算术平均值...，指定参数可以计算每一行或者每一列的算术平均数例如：a=torch.randn(3) #生成一个一维的矩阵b=torch.randn(1,3) #生成一个二维的矩阵print(a)print(b)torch.mean...(4,4)print(a)c=torch.mean(a,dim=0,keepdim=True)print(c)d=torch.mean(a,dim=1,keepdim=True)print(d)结果：tensor...torch.pow()对输入的每分量求幂次运算a=torch.tensor(3)b=torch.pow(a,2)print(b)c=torch.randn(4)print(c)d=torch.pow(c...()torch.matmul 是做矩阵乘法例如：a=torch.tensor([1,2,3])b=torch.tensor([3,4,5])torch.matmul(a, b)结果：tensor(26)

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torch01：torch基础

MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP MachineLP的博客目录：小鹏的博客目录本小节介绍torch的基础操作和流程：（1...代码部分：（0）import # coding=utf-8 import torch import torchvision import torch.nn as nn import numpy as...np import torchvision.transforms as transforms print (torch....__version__) （1）计算梯度值 # 创建tensor x = torch.tensor(1, requires_grad=True) w = torch.tensor(2, requires_grad...# 保存和加载模型 torch.save(resnet, 'model.ckpt') model = torch.load('model.ckpt') # 只保存和加载模型参数 torch.save(

3383 0

Torch卷积

1. 2D 卷积 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=...array} Wout=floor((Win+2×padding[1]−dilation[1]×(kernerl_size[1]−1)−1)/stride[1]+1) 2. 2D 反卷积 class torch.nn.ConvTranspose2d

3713 0

Torch函数

torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor 将 input 张量中的每个元素值截断到区间 [min, max] 中。...torch.flip(input, dims) → Tensor 将 input 张量沿着列表/元组 dims 中的每一个维度依次翻转。...torch.Tensor.contiguous(memory_format=torch.contiguous_format) → Tensor 返回一个内存连续且有相同数据的 Tensor，如果原 Tensor...torch.Tensor.permute(*dims) → Tensor 根据 dims 给定的维度顺序对张量进行维度换位。...torch.Tensor.transpose(dim0, dim1) → Tensor 对 dim0 和 dim1 两个维度换位。

3602 0

torch.no_grad

目录class torch.no_grad[source]----class torch.no_grad[source]不能进行梯度计算的上下文管理器。...例：>>> x = torch.tensor([1], requires_grad=True)>>> with torch.no_grad():......y = x * 2>>> y.requires_gradFalse>>> @torch.no_grad()... def doubler(x):...

1.1K2 0

torch.shortage

torch.Storage是单个数据类型的一维数组。每个torch.Tensor都有一个对应的相同数据类型的存储。...class torch.FloatStorage[source]bfloat16()将这个存储变为bfloat16类型。

6902 0

torch.flatten()

先看函数参数：torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1)input: 一个 tensor，即要被“推平”的 tensor。...我们要先来看一下 tensor 中的 shape 是怎么样的：t = torch.tensor([[[1, 2, 2, 1], [3, 4, 4, 3],...4, 4, 3], [1, 2, 3, 4]], [[5, 6, 6, 5], [7, 8, 8, 7], [5, 6, 7, 8]]])torch.Size...示例代码：x = torch.flatten(t, start_dim=1)print(x, x.shape)y = torch.flatten(t, start_dim=0, end_dim=1)print...pytorch中的 torch.nn.Flatten 类和 torch.Tensor.flatten 方法其实都是基于上面的 torch.flatten 函数实现的。

2.1K3 0

torch.split()

切分维度 import torch a = torch.arange(10).reshape(5,2) print(a.shape) aa = torch.split(a, 2) print(aa...) b,c,d = torch.split(a, 2) print(b.shape,c.shape,d.shape) print('*' * 30) e,f = torch.split(a, [1,4]...[0, 1], [2, 3]]), tensor([[4, 5], [6, 7]]), tensor([[8, 9]])) torch.Size([2, 2]) torch.Size...([2, 2]) torch.Size([1, 2]) ****************************** torch.Size([1, 2]) torch.Size([4, 2]) tensor..., unsure.shape) Result: torch.Size([1, 3, 512, 512]) torch.Size([1, 1, 512, 512]) torch.Size([1, 1, 512

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torch.clamp

torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor Clamp all elements in input into the range [ min, max...(4) >>> a tensor([-1.7120, 0.1734, -0.0478, -0.0922]) >>> torch.clamp(a, min=-0.5, max=0.5) tensor([...-0.5000, 0.1734, -0.0478, -0.0922]) torch.clamp(input, *, min, out=None) → Tensor Clamps all elements...(4) >>> a tensor([-0.0299, -2.3184, 2.1593, -0.8883]) >>> torch.clamp(a, min=0.5) tensor([ 0.5000,...0.5000, 2.1593, 0.5000]) torch.clamp(input, *, max, out=None) → Tensor Clamps all elements in input

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pytorch中torch.isnan()和torch.isfinite()

1.torch.isfinite()import torchnum = torch.tensor(1) # 数字1res = torch.isfinite(num)print(res)'''输出：tensor...(True)'''这个num必须是tensorimport torchnum = torch.tensor(float('inf')) # 正无穷大res = torch.isfinite(num)print...(res)'''输出：tensor(False)'''import torchnum = torch.tensor(float('-inf')) # 负无穷大res = torch.isfinite(num...)print(res)'''输出：tensor(False)'''import torchnum = torch.tensor(float('nan')) # 空res = torch.isfinite...(num)print(res)'''输出：tensor(False)'''2.torch.isnan()import torchres=torch.isnan(torch.tensor([1, float

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ModuleNotFoundError: No module named ‘torch‘解决方案python安装torch(python3.6+torch1.6)

问题 ModuleNotFoundError: No module named 'torch' python下安装torch 我安装了几个线下版本的，但是很多都是各种类似【ERROR: rasterio...镜像我用的是华为的镜像 ###python 3.6 + torch1.6 pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 torchaudio...==0.6.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 如下是整个安装步骤。

2.6K2 0

torch.range()和torch.arange()的区别

>>> y=torch.range(1,6)>>> ytensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.])>>> y.dtypetorch.float32>>> z=torch.arange...(1,6)>>> ztensor([1, 2, 3, 4, 5])>>> z.dtypetorch.int64总结：torch.range(start=1, end=6) 的结果是会包含end的，而torch.arange

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Pytorch中with torch.no_grad()或@torch.no_grad() 用法

requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch.no_grad()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度...，也不会进行反向传播 model.eval() # 测试模式with torch.no_grad(): pass@torch.no_grad

7.8K1 0

pytorch中torch.cat(),torch.chunk(),torch.split()函数的使用方法

在pytorch中，同样有这样的函数，那就是torch.cat()函数....，进行列连接的张量要求行数相同第二个参数dim表示维度，dim=0则表示按行连接，dim=1表示按列连接a=torch.tensor([[1,2,3,4],[1,2,3,4]])b=torch.tensor...[1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4, 5]])二、torch.chunk（）函数torch.cat()函数是把各个tensor连接起来，这里的torch.chunk（）的作用是把一个tensor...([[7, 9], [8, 9]]), tensor([[11], [13]]))三、torch.split()函数这个函数可以说是torch.chunk（）函数的升级版本，...一种是分割份数，这就和torch.chunk（）一样了。

3.6K2 0

torch.log

torch.log(input, out=None) → Tensor Returns a new tensor with the natural logarithm of the elements of...Example: >>> a = torch.randn(5) >>> a tensor([-0.7168, -0.5471, -0.8933, -1.4428, -0.1190]) >>> torch.log

1971 0

torch.exp()

torch.exp(input, out=None) → Tensor Returns a new tensor with the exponential of the elements of the...Example: >>> torch.exp(torch.tensor([0, math.log(2.)])) tensor([ 1., 2.])

8671 0

torch.as_tensor()

torch.as_tensor(data, dtype=None,device=None)->Tensor : 为data生成tensor。...import torchimport numpya = numpy.array([1, 2, 3])t = torch.as_tensor(a)

1.5K2 0

torch.unbind

参数：tensor(Tensor) -- 输入张量dim(int) -- 删除的维度>>> x = torch.randn(3, 3)>>> xtensor([[ 0.4775, 0.0161, -0.9403...], [ 1.6109, 2.1144, 1.1833], [-0.2656, 0.7772, 0.5989]])>>> torch.unbind

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torch.range()和torch.arange()的区别

Pytorch中with torch.no_grad()或@torch.no_grad() 用法

pytorch中torch.cat(),torch.chunk(),torch.split()函数的使用方法

torch.log

torch.exp()

torch.as_tensor()

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