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查询Tags标签： torch，共有 290条记录-
3.2 线性回归的从零开始实现
import torch from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import random#首先生成数据集 num_inputs = 2 #每个样本2个特征数 num_examples = 1000 #一共1000个样本 true_w = [2, -3.4] #权重 true_b = 4.2 #偏差 features = torch.randn(num_examples,…
2021/7/23 6:10:30 人评论 次浏览 -
3.2 线性回归的从零开始实现
import torch from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import random#首先生成数据集 num_inputs = 2 #每个样本2个特征数 num_examples = 1000 #一共1000个样本 true_w = [2, -3.4] #权重 true_b = 4.2 #偏差 features = torch.randn(num_examples,…
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pytorch-tensor张量
torch 目录torch张量tensor的几种属性内置类型torch.type()type_as()设置默认类型类型转换创建tensor创建Tensor时指明数据类型获取数据类型转换数据类型torch.tensor(data)torch.from_numpy(ndarray)tensor.tolist()tensor.numpy()创建指定张量随机操作 张量 张量（Tenso…
2021/7/19 23:05:53 人评论 次浏览 -
pytorch-tensor张量
torch 目录torch张量tensor的几种属性内置类型torch.type()type_as()设置默认类型类型转换创建tensor创建Tensor时指明数据类型获取数据类型转换数据类型torch.tensor(data)torch.from_numpy(ndarray)tensor.tolist()tensor.numpy()创建指定张量随机操作 张量 张量（Tenso…
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Python中的list、numpy、torch.tensor相互转换
一、list、numpy互转 a = np.array(a) 【将list转换成numpy】 a = a.tolist() 【将numpy转换成list】 import numpy as np a = [1, 2, 3] print(type(a)) print(a) a = np.array(a) print(type(a)) print(a) # <class list> # [1, 2, 3] # <class numpy…
2021/7/17 17:05:56 人评论 次浏览 -
Python中的list、numpy、torch.tensor相互转换
一、list、numpy互转 a = np.array(a) 【将list转换成numpy】 a = a.tolist() 【将numpy转换成list】 import numpy as np a = [1, 2, 3] print(type(a)) print(a) a = np.array(a) print(type(a)) print(a) # <class list> # [1, 2, 3] # <class numpy…
2021/7/17 17:05:56 人评论 次浏览 -
Linux服务器安装Anaconda\Pytorch
好久都没有写博客了，恰巧在外实习，要在公司的AI服务器上安装anaconda，索性记录下过程。 我使用的shell客户端为mobaxterm 1、连接服务器，左上角session，然后ssh，输入IP地址和账号名2、进入后，cd到安装在路径下 3、安装anaconda，进入anaconda官网https://www.anaco…
2021/7/14 7:05:24 人评论 次浏览 -
Linux服务器安装Anaconda\Pytorch
好久都没有写博客了，恰巧在外实习，要在公司的AI服务器上安装anaconda，索性记录下过程。 我使用的shell客户端为mobaxterm 1、连接服务器，左上角session，然后ssh，输入IP地址和账号名2、进入后，cd到安装在路径下 3、安装anaconda，进入anaconda官网https://www.anaco…
2021/7/14 7:05:24 人评论 次浏览 -
pytorch预训练模型预测自己的图片
没有金贵的GPU，用用巨头训练好的模型把自己的图片分分类。 其中的 dog.JPG是自己需要预测的图片。 imagenet_classes.txt在https://gist.github.com/ageitgey/4e1342c10a71981d0b491e1b8227328b 代码如下： import torch import numpy import torch.nn as nn import torc…
2021/7/10 23:38:46 人评论 次浏览 -
pytorch预训练模型预测自己的图片
没有金贵的GPU，用用巨头训练好的模型把自己的图片分分类。 其中的 dog.JPG是自己需要预测的图片。 imagenet_classes.txt在https://gist.github.com/ageitgey/4e1342c10a71981d0b491e1b8227328b 代码如下： import torch import numpy import torch.nn as nn import torc…
2021/7/10 23:38:46 人评论 次浏览 -
2021-07-09
# 超大规模数据集类的创建 在前面的学习中我们只接触了数据可全部储存于内存的数据集，这些数据集对应的数据集类在创建对象时就将所有数据都加载到内存。然而在一些应用场景中，**数据集规模超级大，我们很难有足够大的内存完全存下所有数据**。因此需要**一个按需加载样…
2021/7/10 6:07:19 人评论 次浏览 -
2021-07-09
# 超大规模数据集类的创建 在前面的学习中我们只接触了数据可全部储存于内存的数据集，这些数据集对应的数据集类在创建对象时就将所有数据都加载到内存。然而在一些应用场景中，**数据集规模超级大，我们很难有足够大的内存完全存下所有数据**。因此需要**一个按需加载样…
2021/7/10 6:07:19 人评论 次浏览 -
图神经网络学习task07（图预测任务实践）
一、本阶段的组队学习网站地址：[datawhale] 二、本期主要学习内容： 学习样本按需获取的数据集类的构造方法 最后学习基于图表征学习的图预测任务的实践 三、超大规模数据集类的创建 在前面的学习中我们只接触了数据可全部储存于内存的数据集，这些数据集对应的数据集类在…
2021/7/9 23:19:20 人评论 次浏览 -
图神经网络学习task07（图预测任务实践）
一、本阶段的组队学习网站地址：[datawhale] 二、本期主要学习内容： 学习样本按需获取的数据集类的构造方法 最后学习基于图表征学习的图预测任务的实践 三、超大规模数据集类的创建 在前面的学习中我们只接触了数据可全部储存于内存的数据集，这些数据集对应的数据集类在…
2021/7/9 23:19:20 人评论 次浏览 -
PyTorch搭载的CenterNet算法环境配置
PyTorch搭载的CenterNet算法环境配置 环境内容 torch：1.2.0 torchvision：0.4.0Anaconda安装以前已安装旧版链接： https://pan.baidu.com/s/12tW0Oad_Tqn7jNs8RNkvFA 提取码: i83n 网上搜索Anaconda的官网：https://www.anaconda.com/distribution/下载Cudnn和CUDA 我这…
2021/7/8 22:06:09 人评论 次浏览
