- 原文：https://github.com/jxgu1016/MNIST_center_loss_pytorch c++不知道什么框架的： https://github.com/BOBrown/SSD-Centerloss # coding: utf8import torchfrom torch.autograd import Varia... 原文：https://github.com/jxgu1016/MNIST_center_loss_pytorch c++不知道什么框架的： https://github.com/BOBrown/SSD-Centerloss # coding: utf8import torchfrom torch.autograd import Varia...
- 编译 FFWM时，报错了，只支持vs2013-2017之间的版本 换到vs2015后，报错： You need C++14 to compile PyTorch windows还没找到方案， liunx解决方法； https://stackoverflow.com/questions/3... 编译 FFWM时，报错了，只支持vs2013-2017之间的版本 换到vs2015后，报错： You need C++14 to compile PyTorch windows还没找到方案， liunx解决方法； https://stackoverflow.com/questions/3...
- class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, layers, use_se=True): self.inplanes = 64 self.use_se = use_se super(ResNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel... class ResNet(nn.Module): def __init__(self, block, layers, use_se=True): self.inplanes = 64 self.use_se = use_se super(ResNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel...
- pytorch方法测试——卷积（二维） 测试代码： import torchimport torch.nn as nn m = nn.Conv2d(2, 2, 3, stride=2)input = torch.randn(1, 2, 5, 7)output = m(input) print("输入图片(2张)：")print(input)print("卷积的权重：")p... pytorch方法测试——卷积（二维） 测试代码： import torchimport torch.nn as nn m = nn.Conv2d(2, 2, 3, stride=2)input = torch.randn(1, 2, 5, 7)output = m(input) print("输入图片(2张)：")print(input)print("卷积的权重：")p...
- import torch def intersect(box_a, box_b): """ We resize both tensors to [A,B,2] without new malloc: [A,2] -> [A,1,2] -> [A,B,2] [B,2] -> [1,B,2] -> [A,B,2] Then... import torch def intersect(box_a, box_b): """ We resize both tensors to [A,B,2] without new malloc: [A,2] -> [A,1,2] -> [A,B,2] [B,2] -> [1,B,2] -> [A,B,2] Then...
- pytorch 多GPU训练 pytorch多GPU最终还是没搞通，可用的部分是前向计算，back propagation会出错，当时运行通过，也不太确定是如何通过了的。目前是这样，有机会再来补充 pytorch支持多GPU训练，官方文档（pytorch 0.30）给了一些说明：pytorch数据并行，但遗憾的是给出的说明并不详细。不过说的还是蛮清楚的，建... pytorch 多GPU训练 pytorch多GPU最终还是没搞通，可用的部分是前向计算，back propagation会出错，当时运行通过，也不太确定是如何通过了的。目前是这样，有机会再来补充 pytorch支持多GPU训练，官方文档（pytorch 0.30）给了一些说明：pytorch数据并行，但遗憾的是给出的说明并不详细。不过说的还是蛮清楚的，建...
- import torchimport numpy as npimport mathdata = [-0.9999,-0.5, -0.1, 0.8,0.9]tensor = torch.FloatTensor(data) # 转换成32位浮点 tensor # sin 三角函数 sinprint( '\nsin',torch.log(math.pi- to... import torchimport numpy as npimport mathdata = [-0.9999,-0.5, -0.1, 0.8,0.9]tensor = torch.FloatTensor(data) # 转换成32位浮点 tensor # sin 三角函数 sinprint( '\nsin',torch.log(math.pi- to...
- deep-high-resolution-net.pytorch 1070 100多ms from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_function import argparseimp... deep-high-resolution-net.pytorch 1070 100多ms from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_function import argparseimp...
- pytorch topk() torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor) pytorch中文官网文档：http://www.mamicode.com/info-detail-2217311... pytorch topk() torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor) pytorch中文官网文档：http://www.mamicode.com/info-detail-2217311...
- 传统方式需要10s，dat方式需要0.6s import os import time import torch import random from common.coco_dataset import COCODataset def gen_data(batch_size,data_path,target_path): os.maked... 传统方式需要10s，dat方式需要0.6s import os import time import torch import random from common.coco_dataset import COCODataset def gen_data(batch_size,data_path,target_path): os.maked...
- 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...
上滑加载中
推荐直播
热门标签