- https://github.com/miha-skalic/convolutedPredictions_Cdiscount/blob/b0d0fc8ae99e2c3fb8d06eaac19d0e3bcd951bce/heng/code/solution-submit-1/dataset/transform.py from common import * ## for de... https://github.com/miha-skalic/convolutedPredictions_Cdiscount/blob/b0d0fc8ae99e2c3fb8d06eaac19d0e3bcd951bce/heng/code/solution-submit-1/dataset/transform.py from common import * ## for de...
- import torch a_data=torch.Tensor([1,2,3])index=[0,1,1,2,1] ba=a_data[index]print(ba) 结果： tensor([1., 2., 2., 3., 2.]) 可以用数组取值，index中的每个值都是a_data的索引，不能越界。 import torch a_data=torch.Tensor([1,2,3])index=[0,1,1,2,1] ba=a_data[index]print(ba) 结果： tensor([1., 2., 2., 3., 2.]) 可以用数组取值，index中的每个值都是a_data的索引，不能越界。
- PyTorch 0.4新版本 升级指南 【导读】今天大家比较关心的是PyTorch在GitHub发布0.4.0版本，专知成员Huaiwen详细讲解了PyTorch新版本的变动信息， 本次升级, 只做了一件事情, 就是把Tensor 类和 Variable 类 合并了, 且官方同时更新了API和Tutorials, 可以肯定, 以后的人不会再学0.3.1。专知成员Hua... PyTorch 0.4新版本 升级指南 【导读】今天大家比较关心的是PyTorch在GitHub发布0.4.0版本，专知成员Huaiwen详细讲解了PyTorch新版本的变动信息， 本次升级, 只做了一件事情, 就是把Tensor 类和 Variable 类 合并了, 且官方同时更新了API和Tutorials, 可以肯定, 以后的人不会再学0.3.1。专知成员Hua...
- 维度0位batch_size, a = torch.cat((F.relu6(x), F.relu6(-x)), 1) m = nn.ReLU() input = torch.randn(2).unsqueeze(0) output = torch.cat((m(input),m(-input))) 维度0位batch_size, a = torch.cat((F.relu6(x), F.relu6(-x)), 1) m = nn.ReLU() input = torch.randn(2).unsqueeze(0) output = torch.cat((m(input),m(-input)))
- torch .logical_not 含义是逻辑取反： pytorch1.2.0版本中没有这个接口 1.4.0以上有这个接口 >>> torch.logical_not(torch.tensor([True, False]))tensor([ False, True])>>> torch.logical_not(t... torch .logical_not 含义是逻辑取反： pytorch1.2.0版本中没有这个接口 1.4.0以上有这个接口 >>> torch.logical_not(torch.tensor([True, False]))tensor([ False, True])>>> torch.logical_not(t...
- 报错内容： D:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\onnx\symbolic_helper.py:243: UserWarning: You are trying to export the model with onnx:Upsample for ONNX opset version 9. This operator might cau... 报错内容： D:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\onnx\symbolic_helper.py:243: UserWarning: You are trying to export the model with onnx:Upsample for ONNX opset version 9. This operator might cau...
- 批量max a = torch.Tensor([[random.randint(0, 20), random.randint(0, 20), random.randint(0, 20)]])b1_x1=torch.Tensor([[random.randint(0, 20),random.randint(0, 20), random.randint(0, 2... 批量max a = torch.Tensor([[random.randint(0, 20), random.randint(0, 20), random.randint(0, 20)]])b1_x1=torch.Tensor([[random.randint(0, 20),random.randint(0, 20), random.randint(0, 2...
- cuda10.1和pytorch也能兼容 卸载重新安装cuda，对pytorch没有影响。 也不报错，就弹出一个框，全部组件都未安装 原因1：一般CUDA安装失败都是由于其中Visual Studio(VS) Intergration无法安装导致的： Visual Studio(VS) Intergration 失败 ... cuda10.1和pytorch也能兼容 卸载重新安装cuda，对pytorch没有影响。 也不报错，就弹出一个框，全部组件都未安装 原因1：一般CUDA安装失败都是由于其中Visual Studio(VS) Intergration无法安装导致的： Visual Studio(VS) Intergration 失败 ...
- 如果单张图片比，torch比opencv读写要快。但是数据量大了之后，也慢， 300张图片一起，遍历读取422ms 300个遍历反序列化 106ms # coding='utf-8'import osimport timefrom distributed.protocol import serialize, deserializeimport cv2impor... 如果单张图片比，torch比opencv读写要快。但是数据量大了之后，也慢， 300张图片一起，遍历读取422ms 300个遍历反序列化 106ms # coding='utf-8'import osimport timefrom distributed.protocol import serialize, deserializeimport cv2impor...
- 3*3卷积核不降尺寸做法： self.conv_1x1_last = conv_bn_relu(nin=96, nout=96, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) 降尺寸做法： conv_bn_relu(nin=80, nout=96, kernel_size=3, stride=2, pad... 3*3卷积核不降尺寸做法： self.conv_1x1_last = conv_bn_relu(nin=96, nout=96, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False) 降尺寸做法： conv_bn_relu(nin=80, nout=96, kernel_size=3, stride=2, pad...
- 导出的模型Android能加载： 速度是pc的5分之一 注意： 1.需要pytorch 1.3以上版本， 2.eval不能少，少了check会报错 import torchimport torchvision model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)model.eval()example... 导出的模型Android能加载： 速度是pc的5分之一 注意： 1.需要pytorch 1.3以上版本， 2.eval不能少，少了check会报错 import torchimport torchvision model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)model.eval()example...
- opencv转torch： 缺少归一化，最后补上还没测 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) return img.astype(np.float32) / 255. img = cv2.imread('../imgs/86.jpg',) img=numpy.transpose(img,(2,0,... opencv转torch： 缺少归一化，最后补上还没测 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) return img.astype(np.float32) / 255. img = cv2.imread('../imgs/86.jpg',) img=numpy.transpose(img,(2,0,...
- IndexKernel.cu:60: block: [0,0,0], thread: [35,0,0] Assertion `index >= -sizes[i] && index < sizes[i] && "index out of bounds" C:/w/b/windows/pytorch/... IndexKernel.cu:60: block: [0,0,0], thread: [35,0,0] Assertion `index >= -sizes[i] && index < sizes[i] && "index out of bounds" C:/w/b/windows/pytorch/...
- 可以最大或最小排序： import numpy as npimport torch import torch output = torch.tensor([[-5.4783, 0.2298], [-4.2573, -0.4794], [-0.1070, -5.1511], [-0.1785, -4.3339]]) # x = torch.arange(0, 10).res... 可以最大或最小排序： import numpy as npimport torch import torch output = torch.tensor([[-5.4783, 0.2298], [-4.2573, -0.4794], [-0.1070, -5.1511], [-0.1785, -4.3339]]) # x = torch.arange(0, 10).res...
- 获取网络模型的每一层参数量与计算量（Flops）———Pytorch 分析网络的参数量与计算量； 1、ptflops 安装： pip install --upgrade git+https://... 获取网络模型的每一层参数量与计算量（Flops）———Pytorch 分析网络的参数量与计算量； 1、ptflops 安装： pip install --upgrade git+https://...
上滑加载中
推荐直播
-
基于开源鸿蒙+海思星闪开发板：嵌入式系统开发实战（Day1）2025/03/29 周六 09:00-18:00
华为开发者布道师
本次为期两天的课程将深入讲解OpenHarmony操作系统及其与星闪技术的结合应用，涵盖WS63E星闪开发板的详细介绍、“OpenHarmony+星闪”的创新实践、实验环境搭建以及编写首个“Hello World”程序等内容，旨在帮助学员全面掌握相关技术并进行实际操作
回顾中 -
基于开源鸿蒙+海思星闪开发板：嵌入式系统开发实战（Day2）2025/03/30 周日 09:00-12:00
华为开发者布道师
本次为期两天的课程将深入讲解OpenHarmony操作系统及其与星闪技术的结合应用，涵盖WS63E星闪开发板的详细介绍、“OpenHarmony+星闪”的创新实践、实验环境搭建以及编写首个“Hello World”程序等内容，旨在帮助学员全面掌握相关技术并进行实际操作
回顾中 -
从AI基础到昇腾：大模型初探、DeepSeek解析与昇腾入门2025/04/02 周三 16:00-17:30
不易 / 华为云学堂技术讲师
昇腾是华为研发的AI芯片，其具有哪些能力？我们如何基于其进行开发？本期直播将从AI以及大模型基础知识开始，介绍人工智能核心概念、昇腾AI基础软硬件平台以及昇腾专区，旨在为零基础或入门级学习者搭建从AI基础知识到昇腾技术的完整学习路径。
回顾中
热门标签