pytorch:torch.mm()和torch.matmul()的使用

如下所示： torch.mm(mat1, mat2, out=None) → Tensor torch.matmul(mat1, mat2, out=None) → Tensor 对矩阵mat1和ma

python torch.utils.data.DataLoader使用方法

主要介绍了python torch.utils.data.DataLoader使用方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学

torch.cuda.is_available（）返回False解决方案

在配置完环境以后运行程序，程序正常运行但是GPU没有任务，此时判断程序没有在GPU上运行。调试步骤： 先查看cuda安装有没有问题：nvcc -V                          

torch.nn.embedding()大致使用方法

碰到了这个东西，有点不太清楚，在这里记下笔记 将nn.embedding理解为学习一个词向量的表示，每一个词都会对应一个指定维度的单独的向量表示（embed_dim在GRU等模型的输入中，可以认为是i

利用torch.utils.data.Dataset自定义数据加载类

import torch as t from torch.utils import data import os from PIL import Image import numpy as np im

PyTorch里面的torch.nn.Parameter()详解

今天小编就为大家分享一篇PyTorch里面的torch.nn.Parameter()详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

torch.mean()

mean()函数的参数：dim=0,按行求平均值，返回的形状是（1，列数）；dim=1,按列求平均值，返回的形状是（行数，1）,默认不设置dim的时候，返回的是所有元素的平均值。 x=torch.ar

关于pytorch中部分矩阵乘法的总结（torch.mm,torch.mul,torch.matmul）

一、torch.mul 该乘法可简单理解为矩阵各位相乘，一个常见的例子为向量点乘，源码定义为torch.mul（input,other,out=None）。其中other可以为一个数也可以为一个张量，

yolov5s.torchscript.pt

yolov5 v3.0版本，根据yolov5s.pt权重处理的，适合在移动端推理的torchscript序列化文件。

利用torch.autograd.Function自定义层的forward和backward

当我们在Pytorch中想自定义某一层的梯度计算时，可以利用torch.autograd.Function来封装一个class，此时可以我们可以自己在backward方法中自定求解梯度的方法，也适用于

vgg_face_torch.tar.gz

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分布式通信包-torch.distributed

torch.distributed包为在一台或多台机器上运行的多个计算节点上的多进程并行性提供pytorch支持和通信原语。 参数含义： world_size：分布式主机的数目。 初始化过程： tor

关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)

今天小编就为大家分享一篇关于torch.optim的灵活使用详解(包括重写SGD,加上L1正则)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

torch-0.2.0.post3-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl

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开源项目-uber-go-torch.zip

开源项目-uber-go-torch.zip,uber/go-torch - flame graph profiler for Go

深度学习框架_PyTorch_torch.stack()函数和torch.cat()函数

torch.stcak()函数对多个张量在维度上进行叠加。 其中参数dim代表不同的维度。 具体如下代码所示： >>> a = torch.ones(3,3) >>> a tensor(, , ])

pytorch torch.expand和torch.repeat的区别详解

1.torch.expand 函数返回张量在某一个维度扩展之后的张量，就是将张量广播到新形状。函数对返回的张量不会分配新内存，即在原始张量上返回只读视图，返回的张量内存是不连续的。类似于numpy中的

Pytorch中torch.nn的损失函数

目录 前言 一、torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=True) 二、nn.BCEWithLogitsLoss(weight=None, size_av

基于torch.where和布尔索引的速度比较

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PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor的区别详解

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浅谈pytorch torch.backends.cudnn设置作用

cuDNN使用非确定性算法，并且可以使用torch.backends.cudnn.enabled = False来进行禁用 如果设置为torch.backends.cudnn.enabled =Tru

浅谈pytorch中torch.max和F.softmax函数的维度解释

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对PyTorch torch.stack的实例讲解

不是concat的意思 import torch a = torch.ones() b = torch.ones() torch.stack(,1) (0 ,.,.) = 1 1 1 1 以上这篇对P

Pytorch中torch.gather函数

在学习 CS231n中的NetworkVisualization-PyTorch任务，讲解了使用torch.gather函数，gather函数是用来根据你输入的位置索引 index，来对张量位置的数据

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cifar10数据集分类神经网络建立训练测试的完整过程，pytorch-neutral network，有完整注释。人工智能 / 机器学习/神经网络。

详解torch.Tensor的4种乘法

torch.Tensor有4种常见的乘法：*, torch.mul, torch.mm, torch.matmul. 本文抛砖引玉，简单叙述一下这4种乘法的区别，具体使用还是要参照官方文档。 点乘 a

pytorch torch.nn.AdaptiveAvgPool2d()自适应平均池化函数详解

如题：只需要给定输出特征图的大小就好，其中通道数前后不发生变化。具体如下： AdaptiveAvgPool2d CLASStorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)

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