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將pytorch轉(zhuǎn)成longtensor的簡(jiǎn)單方法_python_腳本之家
print data torch_data = torch.FloatTensor(data) #轉(zhuǎn)tensor print torch_data b = torch_data.view(1,3,16,2,2) print b以上這篇將pytorch轉(zhuǎn)成longtensor的簡(jiǎn)單方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。您可能感興趣的文章:
www.dbjr.com.cn/article/1806...htm 2025-5-31
解決pytorch 數(shù)據(jù)類(lèi)型報(bào)錯(cuò)的問(wèn)題_python_腳本之家
RuntimeError: Expected object of type Variable[torch.LongTensor] but found type Variable[torch.cuda.ByteTensor] for argument #1 ‘a(chǎn)rgument1' 解決方法: pytorch框架在存儲(chǔ)labels時(shí),采用LongTensor來(lái)存儲(chǔ),所以在一開(kāi)始dataset返回label時(shí),就要返回與LongTensor對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)類(lèi)型,即numpy.int64 補(bǔ)充:使用pytorch遇到的...
www.dbjr.com.cn/article/2067...htm 2025-6-6
PyTorch中topk函數(shù)的用法詳解_python_腳本之家
torch.topk(input, k, dim=None, largest=True,sorted=True, out=None)-> (Tensor, LongTensor) input:一個(gè)tensor數(shù)據(jù) k:指明是得到前k個(gè)數(shù)據(jù)以及其index dim: 指定在哪個(gè)維度上排序, 默認(rèn)是最后一個(gè)維度 largest:如果為T(mén)rue,按照大到小排序; 如果為False,按照小到大排序 sorted:返回的結(jié)果按照順序返回 out...
www.dbjr.com.cn/article/1777...htm 2025-5-26
pytorch索引查找 index_select的例子_python_腳本之家
anchor_w = self.FloatTensor(self.scaled_anchors).index_select(1, self.LongTensor([0])) 參數(shù)說(shuō)明:index_select(x, 1, indices) 1代表維度1,即列,indices是篩選的索引序號(hào)。 例子: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 importtorch x=torch.linspace(1,12, steps=12).view(3,4) print...
www.dbjr.com.cn/article/1679...htm 2025-5-19
解決pytorch下出現(xiàn)multi-target not supported at的一種可能原因_pytho...
2. 使用CrossEntropyLoss時(shí),要求第一個(gè)參數(shù)為網(wǎng)絡(luò)輸出值,FloatTensor類(lèi)型,第二個(gè)參數(shù)為目標(biāo)值,LongTensor類(lèi)型。否則 需要在數(shù)據(jù)讀取的迭代其中把target的類(lèi)型轉(zhuǎn)換為int64位的:target = target.astype(np.int64),這樣,輸出的target類(lèi)型為torch.cuda.LongTensor。(或者在使用前使用Tensor.type(torch.LongTensor)進(jìn)行轉(zhuǎn)換...
www.dbjr.com.cn/article/2054...htm 2025-5-28
torchtext入門(mén)教程必看,帶你輕松玩轉(zhuǎn)文本數(shù)據(jù)處理_python_腳本之家
tensor_type: 把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成的tensor類(lèi)型 默認(rèn)值: torch.LongTensor. preprocessing:在分詞之后和數(shù)值化之前使用的管道 默認(rèn)值: None. postprocessing: 數(shù)值化之后和轉(zhuǎn)化成tensor之前使用的管道默認(rèn)值: None. lower: 是否把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為小寫(xiě) 默認(rèn)值: False.
www.dbjr.com.cn/article/2124...htm 2025-5-28
Pytorch 計(jì)算誤判率,計(jì)算準(zhǔn)確率,計(jì)算召回率的例子_python_腳本之家
ons=Variable(torch.ones(lasize).type(torch.LongTensor))#全1變量 train_correct01 = ((pred==zes)&(batch_y.squeeze(1)==ons)).sum() #原標(biāo)簽為1,預(yù)測(cè)為 0 的總數(shù) train_correct10 = ((pred==ons)&(batch_y.squeeze(1)==zes)).sum() #原標(biāo)簽為0,預(yù)測(cè)為1 的總數(shù) ...
www.dbjr.com.cn/article/1787...htm 2025-5-25
pytorch交叉熵?fù)p失函數(shù)的weight參數(shù)的使用_python_腳本之家
outputs=torch.LongTensor([0,1]) inputs=inputs.view((1,3,2)) outputs=outputs.view((1,2)) weight_CE=torch.FloatTensor([1,1,1]) ce=nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=255,weight=weight_CE) loss=ce(inputs,outputs) print(loss)
www.dbjr.com.cn/article/2130...htm 2025-5-26