tensor_shape kwargs tensor torch
torch索引使用方式示例
已知b = torch.Tensor([[1],[2]])，请问b[1]和b[[1]]的区别 在 PyTorch 中，b[1] 和 b[[1]] 之间有一个微妙的区别，这涉及到张量的索引和切片操作。让我解释一下两者之间的区别： b[1]：这是使用整数索引来获取张量 b 中的元素。由于 b 是一个形状 ......
解决wsl正确安装torch_sparse、torch_scatter的问题
# 快速解决torch_sparse、torch_scatter安装并正确使用的问题 我们如果直接进行pip install后，会因为pip的机制自动下载最新版本的其他依赖，例如torch等cuda版本。 所以我们需要找到对应自己电脑的cuda版本的模块whl，进行离线安装。 ## 找到对应版本 打 ......
ModuleNotFoundError: No module named 'torch._six'
ModuleNotFoundError: No module named 'torch._six' 由于torch 2.0版本没有这个模块，因此，只需要降低torch版本，就可以解决。 1）新建一个虚拟环境 2）安装低版本torch REF https://blog.csdn.net/wzwddkb ......
win10 CUDA11.1安装torch1.9 / reformer_pytorch
# 环境 - NVIDIA-SMI 457.52 - Driver Version: 457.52 - CUDA Version: 11.1 # 安装torch-gpu 1. `conda create -n torch1.9 python=3.8` 2. `pip install torch==1 ......
关于 SD异常 NansException: A tensor with all NaNs was produced in Unet. 显卡1660ti 6GB
NansException: A tensor with all NaNs was produced in Unet. This could be either because there's not enough precision to represent the picture, or bec ......
讲解pytorch的tensor没有移除某个元素的操作
在 PyTorch 中，要从一个 Tensor 中移除一个元素，您需要使用索引操作来选择保留的元素，然后重新创建一个新的 Tensor。由于 PyTorch 的 Tensor 是不可变的，所以无法直接在原 Tensor 上移除元素。 下面是一个示例，展示了如何从一个 PyTorch Tensor 中 ......
Torch计算指标-ACC、Recall、Precision、NDCG、HR、ARHR
Calculating Binary Classification Metrics (Accuracy, Recall, Precision, F1, DCG, NDCG, HR, ARHR) for Batched Data using Torch - Input: pred -> [B, N], ......
torch基础操作汇总(常更新)
已知一个torch tensor[2,4,5,6],要取其中对应的索引位置(2,3),怎么操作 你可以使用 PyTorch 的索引操作来从给定的张量中提取特定索引位置的元素。在你提供的示例中，张量是 [2, 4, 5, 6]，你希望提取的索引位置是 (2, 3)。以下是如何进行操作： import ......
torch tensor,boxes[:][:2] -= boxes[:][:2]/2 报错
因为在 PyTorch 中进行切片操作时，不支持使用 `[:][:2]` 的方式进行多次切片。正确的方式是将两次切片操作合并成一次。在你的代码中，你可能想要对所有的 boxes 进行操作，对每个 box 的前两个元素进行减法操作。 以下是正确的代码示例： ```python import torch ......
*args **kwargs
# *args **kwargs的用法 def get_data(name,age,*args,**kwargs): print(f"name:{name},age:{age},可变参数:{args},可变键值对参数:{kwargs}") if __name__ == '__main__': get ......
模型超参数基本都没改，测试时加载模型报模型结构不匹配，设置模糊加载模型即：model.load_state_dict(torch.load(model_path), strict=Fasle)，但效果出奇的差
# 原因 跑模型的时候，用的是多卡加载torch.nn.DataParallel(self.model)，测试是用的单卡模糊加载保存的模型权重，很多模型参数都没有加载成功，自然会导致测试效果很差。 # 解决方法 ` # 如果你想要用nn.DataParallel来加载模型 state_dict = ......
torch.cat()
要将一个大小为(2, 2)的PyTorch张量和一个大小为(1, 2)的张量拼接在一起，以形成一个新的大小为(3, 2)的张量，你可以使用PyTorch库中的torch.cat()函数。以下是一个示例代码： import torch # 假设你有一个大小为(2, 2)的张量 tensor1 和一个大 ......
python 可变长位置参数（*args）和可变长关键字参数（**kwargs）详解
*args 和 **kwargs 是常用的参数命名约定，用于在函数定义中接受可变数量的位置参数和关键字参数。 1. `*args`（可变数量的位置参数）： - `*args` 允许函数接受任意数量的位置参数。 - 在函数定义中，`*args` 以星号（*）开头，后面跟着一个参数名（通常为 "args ......
Tensor - 简介、创建、操作与运算
## 一、简介 ### 1.1 Variable和Tensor的关系 - `Variable`是`torch.autograd`中的数据类型，用于封装`Tensor`，使其可以进行**自动求导**。 - 0.4.0后`Variable`并入了`Tensor`。 ```python #Variable ......
大连人工智能计算平台——华为昇腾AI平台——高性能计算HPC的pytorch环境报错——torch.cuda.is_available()显示false——NVIDIA显卡驱动版本过低导致pytorch无法使用cuda
在使用这个HPC平台的时候发现了这么一个问题，那就是编译好的pytorch-cuda和anaconda官方安装的pytorch-cuda均不能调用cuda计算，这个现象十分的诡异，经过长时间的调查发现了问题所在——NVIDIA驱动版本过低。 给出该HPC的显卡驱动版本： ......
post 传递参数 只有data json 和**kwargs, 不能是params
import requests HOST = 'https://ip.com' URL = '/posts/' url=HOST+URL json={ "title": "foo", "body":" bar", "userId": 1 } res=requests.post(url,json=js ......
pytorch-tensor高级OP
Tensor advanced operation ▪ Where ▪ Gather # where 返回的最终的tensor中的每一个值有可能来着A,也有可能来自B。 >torch.where(condition,A,B)->tensor 满足condition条件则该位置为A[..],否则为B[ ......
pytorch-tensor属性统计（norm,max,min...）
statistics ▪ norm (范数) ▪ mean,sum （平均值,求和） ▪ prod （累乘） ▪ max, min, argmin, argmax ▪ kthvalue, topk（第k大） # norm(范式) 这里面有一范式和二范式。 一范式： $$||x||_1=\sum_k| ......
pytorch-tensor运算
Math operation ▪ Add/minus/multiply/divide（加减乘除） ▪ Matmul（矩阵相乘） ▪ Pow（次方） ▪ Sqrt/rsqrt（次方根） ▪ Round（） # add/minus/multiply/divide 这个使用的时候可以直接使用运算符"+,- ......
创建tensor
# Import from numpy >torch.from_numpy(data) ``` a=np.array([2,3.3]) a #array([2. , 3.3]) torch.from_numpy(a) #tensor([2.0000, 3.3000], dtype=torch.flo ......
【d2l】【常见函数】【20】 torch.bmm( )
**局部矩阵乘法** 参考：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.bmm.html , torch.unsqueeze( )
## torch.squeeze() **压缩大小为1的维度** 参考:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.squeeze.html  )
**返回一个指定size的张量，元素是0~1之间的随机数** 参考： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.rand.html 
参考：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.repeat_interleave.html 
torch.all() 其中的所有项都为True，返回True，反之，返回False >>> import torch >>> a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) >>> b = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) >>> a OUT: t ......
torch的flatten函数
python：flatten()参数详解 这篇博客主要写flatten（）作用，及其参数的含义 flatten()是对多维数据的降维函数。 flatten(),默认缺省参数为0，也就是说flatten()和flatte(0)效果一样。 python里的flatten(dim)表示，从第dim个维度开 ......
【d2l】【常见函数】【12】 torch.tensor.repeat( )
**Repeats this tensor along the specified dimensions.** 参考：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.repeat.html 
**从张量的特定维度上取出最大的元素值所对应的索引**  
**指定读取张量的设备，如GPU，CPU** 参考：https://blog.csdn.net/shaopeng568/article/details/95205345 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3240132/202307/3240132- ......