new_mask_image = torch.zeros([inst_map.shape[0],inst_map.shape[1],inst_map.shape[2],inst_map.shape[3]], dtype=torch.float32,device=inst_map.device ...
def tensor im image tensor, imtype np.uint , normalize True : image numpy image tensor.cpu .float .detach .numpy if normalize: image numpy image numpy . . else: image numpy image numpy . image numpy ...
2021-02-22 09:39 0 516 推薦指數:
new_mask_image = torch.zeros([inst_map.shape[0],inst_map.shape[1],inst_map.shape[2],inst_map.shape[3]], dtype=torch.float32,device=inst_map.device ...
def tensor2im(image_tensor, imtype=np.uint8, normalize=True): image_numpy = image_tensor.cpu().float().detach().numpy() if normalize ...
張量操作 一、張量的拼接與切分 1.1 torch.cat() 功能:將張量按維度dim進行拼接 tensors:張量序列 dim:要拼接的維度 1.2 torch.stack() 功能:在新創建的維度的上進行拼接 tensors:張量序列 dim:要拼接的維度(如果dim為新 ...
https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html dtype: tessor的數據類型,總共有8種數據類型,其中默認的類型是torch.FloatTensor,而且這種類型的別名也可以寫作torch.Tensor。 device: 這個參數表 ...
1. torch.abs(self: Tensor, *, out: Optional[Tensor]=None) pytorch中對tensor求絕對值,使用的方法是torch.abs(),跟numpy中求絕對值的方法類似,numpy中使用numpy.abs()。 參數說明: self ...
創建tensor: 1.numpy向量轉tensor: a=np.array([2,2,2]) b=torch.from_numpy(a) 2.列表轉tensor: a=torch.tensor([2,2]) b=torch.FloatTensor([2,2 ...
一、張量的維度操作 1.squezee & unsqueeze 2.張量擴散,在指定維度上將原來的張量擴展到指定大小,比如原來x是31,輸入size為[3, 4],可以將其擴大成34,4為原來1個元素的復制 3.轉置,torch.transpose 只能 ...
(此文為個人學習pytorch時的筆記,便於之后的查詢) Tensor基本操作 創建tensor: 1.numpy向量轉tensor: 2.列表轉tensor: 3.利用大寫接受shape創建: 默認下,Tensor為‘torch.FloatTensor’類型 ...