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Pytorch生成随机数Tensor的方法汇总

在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法,比如: torch.rand() torch.randn() torch.normal() torch.linespace()均匀分布torch.rand → Tensor返回一个张量,包含了从区间[0, 1)的均匀分布中抽取的一组随机数。输出张量的长度由steps决定。您可能感兴趣的文章:pytorch实现保证每次运行使... »

PyTorch中Tensor的数据类型和运算的使用

在使用Tensor时,我们首先要掌握如何使用Tensor来定义不同数据类型的变量。Tensor时张量的英文,表示多维矩阵,和numpy对应,PyTorch中的Tensor可以和numpy的ndarray相互转换,唯一不同的是PyTorch可以在GPU上运行,而numpy的ndarray只能在cpu上运行。 »

详解torch.Tensor的4种乘法

torch.Tensor有4种常见的乘法:*, torch.mul, torch.mm, torch.matmul. 本文抛砖引玉,简单叙述一下这4种乘法的区别,具体使用还是要参照官方文档。>>> a = torch.ones(3,4)>>> atensor>>> b = torch.Tensor>>> btensor>... »

详解pytorch tensor和ndarray转换相关总结

您可能感兴趣的文章:Pytorch之Tensor和Numpy之间的转换的实现方法pytorch实现Tensor变量之间的转换pytorch 实现张量tensor,图片,CPU,GPU,数组等的转换pytorch 实现tensor与numpy数组转换pytorch: tensor类型的构建与相互转换实例 »

Pytorch之Tensor和Numpy之间的转换的实现方法

Pytorch之Tensor和Numpy之间的转换的实现方法

下面一个小程序讲述了将tensor转化为numpy数组,以及又重新还原为tensor:2. Torch的Tensor和numpy的array会共享他们的存储空间,修改一个会导致另外的一个也被修改。可使用t.from_numpy()或者t.detach()将Numpy转为Tensor,与原Numpy数据共享内存。 »

从零开始的TensorFlow+VScode开发环境搭建的步骤(图文)

VScode不愧是用户数量上升最快的编辑器,界面华丽(当然,需要配合各种主题插件),十分容易上手且功能强大。之前用它写C++体验十分nice,现在需要学习tensorflow,而工欲善其事必先利其器,搭建一个舒服的开发环境是非常重要的第一步。 目标:在linux下从无到有,安装anaconde3, tensorflow, 配置vs code,直到可以运行一个tensorflow版hello wor... »

Pytorch 扩展Tensor维度、压缩Tensor维度的方法

1. 扩展Tensor维度   相信刚接触Pytorch的宝宝们,会遇到这样一个问题,输入的数据维度和实验需要维度不一致,输入的可能是2维数据或3维数据,实验需要用到3维或4维数据,那么我们需要扩展这个维度。其实特别简单,只要对数据加一个扩展维度方法就可以了。 1.1torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int)   torch.unsqueeze(self: T... »

使用tensorflow进行音乐类型的分类

音乐流媒体服务的兴起使得音乐无处不在。我们在上下班的时候听音乐,锻炼身体,工作或者只是放松一下。 这些服务的一个关键特性是播放列表,通常按流派分组。这些数据可能来自出版歌曲的人手工标注。但这并不是一个很好的划分,因为可能是一些艺人想利用一个特定流派的流行趋势。更好的选择是依靠自动音乐类型分类。与我的两位合作者张伟信(Wilson Cheung)和顾长乐(Joy Gu)一起,我们试图比较不同的音乐样... »

tensorflow 动态获取 BatchSzie 的大小实例

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import tensorflow as tf import sys with tf.variable_scope('ha'): a1 = tf.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.int32) with tf.variable_scope('haha'): a2 = tf.get_variable('a', shap... »

浅谈TensorFlow之稀疏张量表示

对于多维的稀疏数据,TensorFlow 支持 SparseTensor 表示。 官方文档地址:https://tensorflow.google.cn/api_guides/python/sparse_ops 构造稀疏张量 SparseTensor(indices, values, dense_shape) indices是一个维度为(n, ndims)的2-D int64张量,指定非零元素的位... »

tensorflow图像裁剪进行数据增强操作

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 ''' @author: lele Ye @contact: 1750112338@qq.com @software: pycharm 2018.2 @file: 13mnist.py @time: 2018/12/17 10:23 @desc: ''' import tens... »

浅谈tensorflow 中的图片读取和裁剪方式

一 方式1: skimage from skimage import data, io, transform, color import matplotlib.pyplot as plt # io.imread 读出的图片格式是uint8,value是numpy array 类型。 image = data.coffee() image = io.imread(dir) plt.imshow(im... »

tensorflow下的图片标准化函数per_image_standardization用法

实验环境:windows 7,anaconda 3(Python 3.5),tensorflow(gpu/cpu) 函数介绍:标准化处理可以使得不同的特征具有相同的尺度(Scale)。 这样,在使用梯度下降法学习参数的时候,不同特征对参数的影响程度就一样了。 tf.image.per_image_standardization(image),此函数的运算过程是将整幅图片标准化(不是归一化),加速神... »

关于tensorflow softmax函数用法解析

关于tensorflow softmax函数用法解析

如下所示: def softmax(logits, axis=None, name=None, dim=None): """Computes softmax activations. This function performs the equivalent of softmax = tf.exp(logits) / tf.reduce_sum(tf.exp(logits), axis) Args... »

基于tensorflow for循环 while循环案例

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import tensorflow as tf n1 = tf.constant(2) n2 = tf.constant(3) n3 = tf.constant(4) def cond1(i, a, b): return i < n1 def cond2(i, a, b): return i < n2 def cond3(i, a, b): r... »

解析Tensorflow之MNIST的使用

要说2017年什么技术最火爆,无疑是google领衔的深度学习开源框架Tensorflow。本文简述一下深度学习的入门例子MNIST。 深度学习简单介绍 首先要简单区别几个概念:人工智能,机器学习,深度学习,神经网络。这几个词应该是出现的最为频繁的,但是他们有什么区别呢? 人工智能:人类通过直觉可以解决的问题,如:自然语言理解,图像识别,语音识别等,计算机很难解决,而人工智能就是要解决这类问题。 ... »

Tensorflow tensor 数学运算和逻辑运算方式

一、arthmetic 算术操作(+,-,*,/,Mod) (1)tensor-tensor操作(element-wise) #两个tensor 运算 #运算规则:element-wise。即c[i,j,..,k]=a[i,j,..,k] op b[i,j,..,k] ts1=tf.constant(1.0,shape=[2,2]) ts2=tf.Variable(tf.random_normal... »

在Tensorflow中实现leakyRelu操作详解(高效)

从github上转来,实在是厉害的想法,什么时候自己也能写出这种精妙的代码就好了 原地址:简易高效的LeakyReLu实现 代码如下: 我做了些改进,因为实在tensorflow中使用,就将原来的abs()函数替换成了tf.abs() import tensorflow as tf def LeakyRelu(x, leak=0.2, name="LeakyRelu"): with tf.vari... »

TensorFlow-gpu和opencv安装详细教程

TensorFlow-gpu和opencv安装详细教程

TensorFlow-gpu 1.安装Anaconda 进入官网(https://www.anaconda.com/) ->get started->Install Anaconda Individual Edition->DownLoad->选择对应版本,这里选择window python3.7 64位,然后一路安装,记得加环境变量 2.打开Anaconda Prompt... »

tensorflow 2.1.0 安装与实战教程(CASIA FACE v5)

1.0tensorflow的安装 1.1安装python python下载 需要python3.x<=3.7 https://www.python.org/ftp/python/3.7.7/python-3.7.7-amd64.exe 安装时勾选Add Python 3.7 to PATH,把python添加到环境变量。 1.2安装tensorflow 打开命令行,执行 pip instal... »

Tensorflow–取tensorf指定列的操作方式

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ In [1]: import os In [2]: os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" In [3]: import tensorflow as tf In [4]:sess =tf.Session() In [5]: input = tf.constant([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]... »

解决TensorFlow程序无限制占用GPU的方法

解决TensorFlow程序无限制占用GPU的方法

今天遇到一个奇怪的现象,使用tensorflow-gpu的时候,出现内存超额~~如果我训练什么大型数据也就算了,关键我就写了一个y=W*x…显示如下图所示: 程序如下: import tensorflow as tf w = tf.Variable([[1.0,2.0]]) b = tf.Variable([[2.],[3.]]) y = tf.multiply(w,b) init_op = tf... »

解决TensorFlow调用Keras库函数存在的问题

tensorflow在1.4版本引入了keras,封装成库。现想将keras版本的GRU代码移植到TensorFlow中,看到TensorFlow中有Keras库,大喜,故将神经网络定义部分使用Keras的Function API方式进行定义,训练部分则使用TensorFlow来进行编写。一顿操作之后,运行,没有报错,不由得一喜。但是输出结果,发现,和预期的不一样。难道是欠拟合?故采用正弦波预测余... »

Keras模型转成tensorflow的.pb操作

Keras的.h5模型转成tensorflow的.pb格式模型,方便后期的前端部署。直接上代码 from keras.models import Model from keras.layers import Dense, Dropout from keras.applications.mobilenet import MobileNet from keras.applications.mobile... »

Win10下配置tensorflow-gpu的详细教程(无VS2015/2017)

到此这篇关于Win10下配置tensorflow-gpu的详细教程的文章就介绍到这了,更多相关Win10下配置tensorflow-gpu内容请搜索软件开发网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持软件开发网!您可能感兴趣的文章:TensorFlow的环境配置与安装教程详解Win10下安装并使用tensorflow-gpu1.8.0+python3.6全过程分析win10安装tens... »

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