tensor

报错： Can't get attribute '_rebuild_tensor_v2' on <module 'torch._utils' 在模型加载前加入（ 参考 ）： try : torch . _utils . _rebuild_tensor_v2 except AttributeError : def _rebuild_tensor_v2 ( storage , storage_offset , size , stride , requires_grad , backward_hooks ) : tensor = torch . _utils . _rebuild_tensor ( storage , storage_offset , size , stride ) tensor . requires_grad = requires_grad tensor . _backward_hooks = backward_hooks return tensor torch . _utils . _rebuild_tensor_v2 = _rebuild_tensor_v2 来源： CSDN 作者： 阿杜依诺 链接： https://blog.csdn.net/qq_40250862/article/details/103628164

文章目录 Pytorch数据类型 dim = 1 各个维度的区分： 创建Tensor 随机初始化 索引与切片 维度变换 Broadcast 拼接与拆分 数学运算 统计属性 dim与keepdim 高级操作 Pytorch数据类型 IntTensor FloatTensor 需要注意，没有string对应的数据类型，可以用one-hot或者embedding支持。 放置在GPU上时，数据类型存在区别，如: torch.FloatTensor (CPU) 与 torch.cuda.FloatTensor (GPU) isinstance 检验合法性 data = data.cuda() 可以搬运到GPU torch.tensor(1.0) 表示标量 常量是0维向量。 .shape 是成员， .size() 是方法。 dim = 1 torch.tensor([1.1]) 直接指定数据 torch.FloatTensor(2) 指定维度，dim=1,size=2 常用于bias的表示。 dim = 2 的样例： a = torch.randn(2,3) 各个维度的区分： 如果是两行两列的tensor，则 dim() = 2; size() / shape = [2,2] ; a.numel() = 4 dim即size()的长度。 创建Tensor torch.from_numpy(a)

Keras函数API是定义复杂模型(如多输出模型、有向无环图或具有共享层的模型)的方法。 第一个例子:密集连接的网络 对于实现这样的网络，顺序模型可能是更好的选择，但它有助于从一些非常简单的东西开始。 from keras.layers import Input, Dense from keras.models import Model # This returns a tensor inputs = Input(shape=(784,)) #层实例可以在一个tensor上调用，并返回一个tensor output_1 = Dense(64, activation='relu')(inputs) output_2 = Dense(64, activation='relu')(output_1) predictions = Dense(10, activation='softmax')(output_2) # 构建一个模型包括 # 输入层和三个dense model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions) model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(data, labels) #

损失函数的基本用法： criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数 得到的loss结果已经对mini-batch数量取了平均值 1.BCELoss(二分类) CLASS torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 创建一个衡量目标和输出之间二进制交叉熵的criterion unreduced loss函数(即reduction参数设置为'none')为： N表示batch size，x n 为输出，y n 为目标 如果reduction不为'none'(默认设为'mean'),则： 即默认情况下，loss会基于 element求 平均值，如果 size_average=False 的话， loss 会被累加。 这是用来测量误差error的重建，例如一个自动编码器 。注意 0<=target[i]<=1。 参数： weight ( Tensor , 可选 ) – 每批元素损失的手工重标权重。如果给定，则必须是一个大小为“nbatch”的张量。 size_average ( bool , 可选 ) – 弃用(见 reduction 参数)。默认情况下，设置为True

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务。 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图。 使用 tensor 表示数据。 通过 变量 (Variable) 维护状态。 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据。 综述 TensorFlow 是一个编程系统， 使用图来表示计算任务。图中的节点被称之为 op (operation 的缩写)。一个 op 获得 0 个或多个 Tensor， 执行计算，产生 0 个或多个 Tensor。每个 Tensor 是一个类型化的多维数组。 例如。 你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组， 这四个维度分别是 [batch, height, width, channels]。 一个TensorFlow 图描述了计算的过程。 为了进行计算，图必须在会话里被启动。会话将图的op分发到诸如CPU或GPU之类的 设备上，同时提供执行 op 的方法。这些方法执行后, 将产生的 tensor返回。在Python语言中，返回的tensor是numpy ndarray对象； 在C和C++语言中，返回的tensor是tensorflow::Tensor实例。 计算图