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- 目录 一、作用 二、使用方法 三、具体代码 四、实际应用（添加噪声） 一、作用 创建一个新的Tensor，该Tensor的type和device都和原有Tensor一致，且无内容。 二、使用方法 如果随机定义一个大小的Tensor，则新的Tensor有两种创建方法，如下： inputs = torch.randn(m, n) new_inputs = i... 目录 一、作用 二、使用方法 三、具体代码 四、实际应用（添加噪声） 一、作用 创建一个新的Tensor，该Tensor的type和device都和原有Tensor一致，且无内容。 二、使用方法 如果随机定义一个大小的Tensor，则新的Tensor有两种创建方法，如下： inputs = torch.randn(m, n) new_inputs = i...
- 承接上一篇：PyTorch 入门实战（二）——Variable 对于Dataset，博主也有着自己的理解： 关于Pytorch中dataset的迭代问题（这就是为什么我们要使用dataloader的原因） PyTorch入门实战 1.博客：PyTorch 入门实战（一）——Tensor 2.博客：PyTorch 入门实战（二）——Variable 3.博客... 承接上一篇：PyTorch 入门实战（二）——Variable 对于Dataset，博主也有着自己的理解： 关于Pytorch中dataset的迭代问题（这就是为什么我们要使用dataloader的原因） PyTorch入门实战 1.博客：PyTorch 入门实战（一）——Tensor 2.博客：PyTorch 入门实战（二）——Variable 3.博客...
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- 我不喜欢讲解，就喜欢直观，所以就看例子就行！ torch.zeros(2,3,4) #输出： tensor([[[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]]]) view是自动计算匹配的！ im... 我不喜欢讲解，就喜欢直观，所以就看例子就行！ torch.zeros(2,3,4) #输出： tensor([[[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]]]) view是自动计算匹配的！ im...
- 给各位小伙伴们推出几个深度学习框架的资料集锦，统一命名为：XXX-From-Zero-To-One。下面po一幅深度学习框架发展的重要历史点： 从上图可知，TensorFlow和PyTorch是目前深度学习框架中的扛把子。当然这个大方向基调很早之前就奠定下来了，毕竟TensorFlow是Google家的，PyTorch是Facebook家的。 所以目前已经建立两个开源... 给各位小伙伴们推出几个深度学习框架的资料集锦，统一命名为：XXX-From-Zero-To-One。下面po一幅深度学习框架发展的重要历史点： 从上图可知，TensorFlow和PyTorch是目前深度学习框架中的扛把子。当然这个大方向基调很早之前就奠定下来了，毕竟TensorFlow是Google家的，PyTorch是Facebook家的。 所以目前已经建立两个开源...
- 目录 一、整体学习的建议 1.1 如何成为Pytorch大神？ 1.2 如何读Github代码？ 1.3 代码能力太弱怎么办？ 二、Pytorch与TensorFlow概述 2.1 什么是Pytorch? 2.1.1 Pytorch两个核心模块 2.1.2 Pytorch可视化：Visdom 2.1.3 Pytorch的优缺点 2.2 什么是... 目录 一、整体学习的建议 1.1 如何成为Pytorch大神？ 1.2 如何读Github代码？ 1.3 代码能力太弱怎么办？ 二、Pytorch与TensorFlow概述 2.1 什么是Pytorch? 2.1.1 Pytorch两个核心模块 2.1.2 Pytorch可视化：Visdom 2.1.3 Pytorch的优缺点 2.2 什么是...
- Pytorch pb文件转TensorRT 7.0 版本 前言环境要求转换步骤githubpb到onnxonnx转trt预测代码 前言 tensorRT的加速效果还是挺明显的。我主要提供两个版本的代码，一个是分类resnet50模型，一个是目标检测yolo的版本。 环境要求 Pytorch==1.2.0 CUDA 10.2 TensorRT 7.0 ... Pytorch pb文件转TensorRT 7.0 版本 前言环境要求转换步骤githubpb到onnxonnx转trt预测代码 前言 tensorRT的加速效果还是挺明显的。我主要提供两个版本的代码，一个是分类resnet50模型，一个是目标检测yolo的版本。 环境要求 Pytorch==1.2.0 CUDA 10.2 TensorRT 7.0 ...
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- 本书摘自《神经网络与PyTorch实战》——书中第3章，第3.6节，作者是肖智清。 本书摘自《神经网络与PyTorch实战》——书中第3章，第3.6节，作者是肖智清。
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