欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

為您找到相關(guān)結(jié)果42個(gè)

numpy的sum函數(shù)的axis和keepdim參數(shù)詳解_python_腳本之家

最后一個(gè)輸出指定axis=0,keepdim=True,可看到輸出的是一個(gè)二維數(shù)組,如果不加keepdim=True,那么結(jié)果就是一維數(shù)組[ 6 8 10 12 14 16]
www.dbjr.com.cn/article/2074...htm 2025-5-28

PyTorch中cdist和sum函數(shù)使用示例詳解_python_腳本之家

keepdim(可選):布爾值,是否保留被求和的維度(默認(rèn)不保留)。 示例講解 示例1:對(duì)所有元素求和 1 2 3 x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) torch.sum(x) # 輸出:tensor(10) 示例2:指定維度求和 1 2 3 4 5 x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) torch.sum(x, dim=0) # 按列求和...
www.dbjr.com.cn/python/342092v...htm 2025-5-22

人工智能學(xué)習(xí)Pytorch進(jìn)階操作教程_python_腳本之家

2.求極值、求和、累乘 3. dim和keepdim 在很多方法中,都可以對(duì)dim進(jìn)行設(shè)置。如果不設(shè)置,就是把所有數(shù)據(jù)展開后,求全局的。 注意這里的dim,a的形狀是[4,10],求最大值時(shí),如果設(shè)置dim=1,也就是列,個(gè)人理解,意思是結(jié)果的維度需要是列,那么就是把整行的數(shù)值進(jìn)行計(jì)算找最大值,最后返回一個(gè)列作為結(jié)果。 4.top...
www.dbjr.com.cn/article/2289...htm 2025-5-22

Python中CLIP多模態(tài)模型的庫的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家

image_features/=image_features.norm(dim=-1, keepdim=True) text_features/=text_features.norm(dim=-1, keepdim=True) # 相似度得分 logits=(image_features @ text_features.T) pred=logits.argmax().item() print(f"Predicted label: {labels[pred]}") 8. 與其他庫對(duì)比 9. 更強(qiáng)大:open_clip ope...
www.dbjr.com.cn/python/340582r...htm 2025-5-30

python目標(biāo)檢測(cè)非極大抑制NMS與Soft-NMS_python_腳本之家

class_conf, class_pred=torch.max(image_pred[:,5:5+num_classes],1, keepdim=True) #---# # 利用置信度進(jìn)行第一輪篩選 #---# conf_mask=(image_pred[:,4]*class_conf[:,0] >=conf_thres).squeeze() #---
www.dbjr.com.cn/article/2473...htm 2025-5-17

python kornia計(jì)算機(jī)視覺庫實(shí)現(xiàn)圖像變化_python_腳本之家

img_tensor=kornia.image_to_tensor(img, keepdim=False).float()/255.0 接下來,我們可以使用 kornia 提供的圖像變換函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行變換。例如,我們可以使用 kornia 的旋轉(zhuǎn)函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn): 1 2 3 4 5 6 # 定義旋轉(zhuǎn)角度 angle=torch.tensor([30.0]) ...
www.dbjr.com.cn/python/314661r...htm 2025-5-19

PyTorch中topk函數(shù)的用法詳解_python_腳本之家

#用max得到的結(jié)果,設(shè)置keepdim為True,避免降維。因?yàn)閠opk函數(shù)返回的index不降維,shape和輸入一致。 _, indices_max=pred.max(dim=1, keepdim=True) print(indices_max==indices) # pred tensor([[-0.1480,-0.9819,-0.3364,0.7912,-0.3263], [-0.8013,-0.9083,0.7973,0.1458,-0.9156], ...
www.dbjr.com.cn/article/1777...htm 2025-5-26

NumPy中的維度Axis詳解_python_腳本之家

今天小編就為大家分享一篇NumPy中的維度Axis詳解,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧 淺談NumPy中的維度Axis NumPy中的維度是一個(gè)很重要的概念,很多函數(shù)的參數(shù)都需要給定維度Axis,如何直觀的理解維度呢?我們首先以二維數(shù)組為例進(jìn)行說明,然后推廣到多維數(shù)組。
www.dbjr.com.cn/article/1751...htm 2025-5-23

python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pytorch中BN運(yùn)算操作自實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家

var=((x-mean)**2).mean(dim=0) else: # 使用二維卷積層的情況,計(jì)算通道維上(axis=1)的均值和方差。這里我們需要保持 # x的形狀以便后面可以做廣播運(yùn)算 mean=x.mean(dim=0, keepdim=True).mean(dim=2, keepdim=True).mean(dim=3, keepdim=True) ...
www.dbjr.com.cn/article/2471...htm 2025-5-22

pytorch之添加BN的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家

x_mean=torch.mean(x, dim=0, keepdim=True)# 保留維度進(jìn)行 broadcast x_var=torch.mean((x-x_mean)**2, dim=0, keepdim=True) ifis_training: x_hat=(x-x_mean)/torch.sqrt(x_var+eps) moving_mean[:]=moving_momentum*moving_mean+(1.-moving_momentum)*x_mean ...
www.dbjr.com.cn/article/1779...htm 2025-5-31