pytorch中torch.cat(),torch.chunk(),torch.split()函數的使用方法
一、torch.cat()函數 熟悉C字符串的同學們應該都用過strcat（）函數，這個函數在C/C++程序中用於連接2個C字符串。在pytorch中，同樣有這樣的函數，那就是torch.cat()函數. 先上源碼定義：torch.cat(tensors,dim=0,out=None ...
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chunk方法可以對張量分塊，返回一個張量列表： torch.chunk(tensor, chunks, dim=0) → List of Tensors Splits a tensor into a specific number of chunks. Last chunk ...
torch 中的損失函數
NLLLoss 和 CrossEntropyLoss 在圖片單標簽分類時，輸入m張圖片，輸出一個m*N的Tensor，其中N是分類個數。比如輸入3張圖片，分3類，最后的輸出是一個3*3的Tens ...
torch.clamp() 函數
torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor 將輸入input張量每個元素的夾緊到區間 [min,max][min,max]，並返回結果到一個新張量。 操作定義如下： | min, if x_i < miny_i ...
torch.max()函數
一、_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) 那么，這里的 下划線_ 表示什么意思？ 首先，torch.max()這個函數返回的是兩個值，第一個值是具體的value（我們用下划線_表示），第二個值是value所在的index（也就是predicted ...
torch topk函數
這個函數是用來求tensor中某個dim的前k大或者前k小的值以及對應的index。 用法 比如，三行兩列，3個樣本，2個類別。 ...
（原）torch的apply函數
轉載請注明出處： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221633.html torch中的apply函數通過可以不斷遍歷model的各個模塊。實際上其使用的是深度優先算法。 其具體代碼如下所示（代碼見torch/install/share ...
torch常用的函數
1、torch.cat()：是將兩個張量（tensor）拼接在一起。 2、tensor.expand_as()：把一個tensor變成和函數括號內一樣形狀的tensor 3、tensor.narrow(dim,index,number)：dim-取行/列;index-從索引 ...