關於torch.FloatTensor()
類型轉換, 將list ,numpy轉化為tensor a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) print(torch.FloatTensor(a.size())) ...
原文：torch.squeeze函數解釋，torch.FloatTensor()函數作用解釋
.torch.squeeze x,N 主要對數據維度進行壓縮 含義：當N未給定時，去掉x中所有維度為 的維度，當N給定為某一數值時，去掉在這一數值指定位置的維度為 的維度。 代碼示例： .torch.unsqueeze x,dim N 數據維度進行擴充。通過dim指定位置，給指定位置加上維數為 的維度。 代碼示例： x.size 同上 .torch.FloatTensor , ，先看官方文檔： ...
2020-11-03 20:00 0 2949 推薦指數：
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pytorch學習 中 torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()的用法
一、先看torch.squeeze() 這個函數主要對數據的維度進行壓縮，去掉維數為1的的維度，比如是一行或者一列這種，一個一行三列（1,3）的數去掉第一個維數為一的維度之后就變成（3）行。 1.squeeze(a)就是將a中所有為1的維度刪掉。不為1的維度沒有影響。 2.a.squeeze ...
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torch.linspace，unsqueeze()以及squeeze()函數
1.torch.linspace(start,end,steps=100，dtype) 作用是返回一個一維的tensor(張量）,其中dtype是返回的數據類型。 輸出結果為：tensor([-1.0000, -0.5000, 0.0000, 0.5000, 1.0000 ...
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RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same
報錯內容為：輸入的是cuda類型的數據，但是使用的權重類型不是，他們的類型應當一致。 解決方法： 將你的網絡模型改為cuda類型即可（在使用模型之前）。 如 ...