tensor

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tensor,英语单词,主要用作为名词,用作名词译为“ [数] 张量;[解剖] 张肌”。...

tensorflow: 查看 tensor详细数值方法

问题tensor详细数值不能直接print打印:importtensorflowastfx=tf.constant(1)printx输出:Tensor("Const:0",sh..

tensor和numpy的互相转换的实现示例

要对tensor进行操作,需要先启动一个Session,否则,我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重..

在pytorch中为Module和Tensor指定GPU的例子

pytorch指定GPU在用pytorch写CNN的时候,发现一运行程序就卡住,然后cpu占用率100%,nvidia-smi查..

PyTorch中Tensor的维度变换实现

对于PyTorch的基本数据对象Tensor(张量),在处理问题时,需要经常改变数据的维度,以便于后..

PyTorch中Tensor的拼接与拆分的实现

拼接张量:torch.cat()、torch.stack()torch.cat(inputs,dimension=0)→Tensor在给定维度上对输入的张量序..

详解PyTorch中Tensor的高阶操作

条件选取:torch.where(condition,x,y)→Tensor返回从x或y中选择元素的张量,取决于condition操作定..

PyTorch之图像和Tensor填充的实例

在PyTorch中可以对图像和Tensor进行填充,如常量值填充,镜像填充和复制填充等。在图像预..

Pytorch Tensor的索引与切片例子

1.Pytorch风格的索引根据Tensor的shape,从前往后索引,依次在每个维度上做索引。示例代码:i..

在PyTorch中Tensor的查找和筛选例子

本文源码基于版本1.0,交互界面基于0.4.1importtorch按照指定轴上的坐标进行过滤index_select()沿..

Pytorch中的variable, tensor与numpy相互转化的方法

在使用pytorch作为深度学习的框架时,经常会遇到变量variable、张量tensor与矩阵numpy的类型的..

Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化详解

前言在pytorch中经常会遇到图像格式的转化,例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor,亦或..

Pytorch 之修改Tensor部分值方式

一:背景引入对于一张图片,怎样修改局部像素值?二:利用Tensor方法比如输入全零tensor..

pytorch 实现tensor与numpy数组转换

看代码,tensor转numpy:a=torch.ones(2,2)b=a.numpy()c=np.array(a)#也可以转numpy数组print(type(a))print(type(b))..

pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函数详解

tensor.expend()函数>>>importtorch>>>a=torch.tensor([[2],[3],[4]])>>>print(a.size())torch.Si..

Pytorch Tensor的统计属性实例讲解

1.范数示例代码:importtorcha=torch.full([8],1)b=a.reshape([2,4])c=a.reshape([2,2,2])#求L1范数(所有元素绝..

Pytorch Tensor基本数学运算详解

1.加法运算示例代码:importtorch#这两个Tensor加减乘除会对b自动进行Broadcastinga=torch.rand(3,4)b=to..

pytorch中tensor张量数据类型的转化方式

1.tensor张量与numpy相互转换tensor----->numpyimporttorcha=torch.ones([2,5])tensor([[1.,1.,1.,1.,1.],[1.,1.,1.,1..

tensorflow之获取tensor的shape作为max_pool的ksize实例

实验发现,tensorflow的tensor张量的shape不支持直接作为tf.max_pool的参数,比如下面这种情况(..

pytorch 获取tensor维度信息示例

我就废话不多说了,直接上代码吧!>>>importtorch>>>fromtorch.autogradimportVariable>&..

pytorch逐元素比较tensor大小实例

如下所示:importtorcha=torch.tensor([[0.01,0.011],[0.009,0.9]])mask=a.gt(0.01)print(mask)tensor比较大小可以..