Pytorch 基础操作 主要是在读深度学习入门之PyTorch这本书记的笔记。强烈推荐这本书 1. 常用类numpy操作 torch.Tensor(numpy_tensor) torch.from_numpy(numpy_tensor) GPU上的Tensor不能直接转换 ...

创建tensor： 1.numpy向量转tensor： a=np.array([2,2,2]) b=torch.from_numpy(a) 2.列表转tensor： a=t ...

(此文为个人学习pytorch时的笔记，便于之后的查询) Tensor基本操作 创建tensor： ​ 1.numpy向量转tensor： ​ 2.列表转tensor： ​ 3.利用大写接受shape创建: 默认下，Tensor为‘torch.FloatTensor’类型 ...

pytorch数据类型 python数据类型 Int float Int array Float array torch数据类型 tensor of size() FloatTensor of size() Int array IntTensor ...

MATLAB中图像的基本操作 1、读取、显示图片 MATLAB中提供了immread()与imshow（）函数读取和显示图片。其中读取函数imread（）原型： A是结构体名，用来存储读入的图像数据。filename是读取的文件名，文件名要用”括起来。fmt是读取文件 ...

之前一直和小伙伴探讨batch normalization层的实现机理，作用在这里不谈，知乎上有一篇paper在讲这个，链接 这里只探究其具体运算过程，我们假设在网络中间经过某些卷积操作之后的输出的feature map的尺寸为4×3×2×2 4为batch的大小，3为channel的数目 ...

1.np.max 返回numpy数组中的最大值，默认axis为None，此时返回所有元素中的最大值，若进行初始化，则选择axis维度下的最值，例如对于矩阵来说，axis=0表示列最大值，axis=1表示行最大值 结果： [[ 2.49654859 　　-0.21022188 ...

Pytorch 中对 tensor 的很多操作如 sum、argmax、等都可以设置 dim 参数用来指定操作在哪一维进行。Pytorch 中的 dim 类似于 numpy 中的 axis，这篇文章来总结一下 Pytorch 中的 dim 操作。 dim 与方括号的关系 创建一个矩阵 ...