文章目录Torch 入门教程Torch 的基础知识torch和PyTorch什么区别？TensorAutogradOptimizer举例一模型定义模型训练模型保存和加载模型评估举例二数据载入模型定义和训练模型测试总结 Torch 入门教程这是一篇针对 Torch 框架的入门教程，主要介绍 Torch 的基础知识、数据载入、模型定义和训练，以及模型测试。Torch 的基础知识Torch 是一个基于
转载
2023-08-10 11:00:12
206阅读
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.BoolTensorimport torcha=torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])b=torch.t
原创
2021-08-12 22:30:12
1673阅读
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(a)结果：tensor([-
原创
2021-08-12 22:30:13
1987阅读
我给的示例是chatglm的，有需要的可以换成其他的模型，原理是一样的。
原创
2023-06-24 00:34:13
604阅读
本教程将向您展示如何正确设置音频数据集的格式，然后在数据集上训练/测试音频分类器网络。Colab 提供了 GPU 选项。 在菜单选项卡中，选择“运行系统”，然后选择“更改运行系统类型”。 在随后的弹出窗口中，您可以选择 GPU。 更改之后，运行时应自动重新启动（这意味着来自已执行单元的信息会消失）。首先，让我们导入常见的 Torch 包，例如torchaudio，可以按照网站上的说明进行安装。 #
torch.min、torch.max、torch.argmaxtorch.min、torch.max、torch.argmaxtorch.min、torch.max、torch.argmax
原创
2021-08-02 14:19:55
1311阅读
亲测可用
原创
2022-11-16 19:33:04
2711阅读
torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor参数：input 被索引的tensordim 索引
原创
2022-12-03 00:00:12
561阅读
Torch7 团队开源了 PyTorch。据官网介绍，PyTorch 是一个 Python 优先的深度学习框架，能够在强大的 GPU 加速基础上实现张量和动态神经网络。PyTorch 是一个 Python 软件包，其提供了两种高层面的功能：使用强大的 GPU 加速的 Tensor 计算(类似 numpy)构建于基于 tape 的 autograd 系统的深度神经网络如有需要，你也可以复用你最喜欢的
原创
2023-08-07 10:31:51
392阅读
torchvision.datasetsDatasets 拥有以下API:
__getitem__
__len__
Datasets都是 torch.utils.data.Dataset的子类，所以，他们也可以通过torch.utils.data.DataLoader使用多线程(python的多进程)。
举例说明：
torch.utils.data.DataLoader(coco_cap, bat
官方解释：Dataloader 组合了 dataset & sampler，提供在数据上的 iterable主要参数：1、dataset：这个dataset一定要是torch.utils.data.Dataset本身或继承自它的类里面最主要的方法是 getitem(self, index) 用于根据index索引来取数据的2、batch_size：每个batch批次要返回几条数据3、shu
转载
2024-03-18 18:02:47
37阅读
pytorch和tensorflow函数对应关系方法名称大写一般为类，小写为函数，如A，a，使用方法为A()(),a()作用Pytorchtensorflow平常系列tensor常量troch.tensor()tf.constant()rangetorch.arange()tf.range()求和元素.sum()tf.reduce_sum()随机变量torch.normal()tf.random.
转载
2024-03-17 19:04:17
51阅读
目录【1】在进行神经网络训练的时候，对数据的处理包括：【2】dataset: 【3】dataset tensordataset：【4】使用dataset过程的出错：【1】在进行神经网络训练的时候，对数据的处理包括：使用dataset 构建数据dataloader进行batch的划分Pytorch导入数据主要依靠 torch.utils.data.DataLoader和 
转载
2024-01-13 21:30:14
39阅读
一 Pytorch的安装1. Pytorch的介绍Pytorch是一款facebook发布的深度学习框架，由其易用性，友好性，深受广大用户青睐。2. Pytorch的版本3. Pytorch的安装安装地址介绍：https://pytorch.org/get-started/locally/带GPU安装步骤：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=
转载
2023-09-26 17:53:08
117阅读
这里先介绍下pytorch主要的一些模块分别可以实现什么功能，后续会不断更新每一个模块中具体的API以及代码示例一，torch模块import torch包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作。另外，它也提供了多种工具，其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化。具体包括pytorch张量的生成，以及运算、切片、连接等操作，还包括神经网络中经常使用的激活函数，比如sigmoid、r
转载
2023-09-27 18:59:02
674阅读
1 FFT进行一个维度的快速傅里叶变换torch.fft.fft(input,
n=None,
dim=- 1,
norm=None,
*,
out=None)1.1 主要参数input输入，需要傅里叶变换的tensorn需要变换
原创
2023-03-06 16:16:40
1060阅读
张量tensor 进行 形状shape1. tensor是什么？张量这一概念的核心在于，它是一个数据容器。张量的维度（秩）：Rank/Order： Rank为0、1、2时分别称为标量、向量和矩阵，Rank为3时是3阶张量，Rank大于3时是N阶张量。这些标量、向量、矩阵和张量里每一个元素被称为tensor
转载
2024-04-02 10:49:02
34阅读
一、加载已有模型直接使用temp=torch.load("E:\\study-proj\\图像分类：从零到亿\\5.使用更多模型\\model_resnet101.pth") #加载模型，如果只有数值就只会加载模型数据，如果有字典，则会加载模型数据和字典数据
model.load_state_dict(temp) #返回是否成功由于模型保存的时候有保存数据和保存数据和字典的方式，所以加载的时候就
转载
2023-07-17 09:38:52
154阅读
一.关于torchscript和jit介绍1.关于torchscriptTorchScript是Pytorch模型（继承自nn.Module）的中间表示，保存后的torchscript模型可以在像C++这种高性能的环境中运行TorchScript是一种从PyTorch代码创建可序列化和可优化模型的方法。任何TorchScript程序都可以从Python进程中保存，并加载到没有Python依赖的进程
转载
2023-12-12 12:48:20
424阅读
本文将介绍：torch.nn包定义一个简单的nn架构定义优化器、损失函数梯度的反向传播将使用LeNet-5架构进行说明 一、torch.nn包torch.nn包来构建网络；torch.nn.Module类作为自定义类的基类；nn.Module，包含了所有神经网络层，比如卷积层或者是线性层；torch.nn.Functional包，可以定义在前向传播的时候的运算；比如，卷积、d
转载
2023-06-05 16:30:59
173阅读
