torch

关于torch函数中dim的解释-读这篇就够了 1 dim的取值范围 1）-1的作用 0，1，2，-1. 其中-1 最后一维 即 2 0，1，2，3，-1其中-1 最后一维 即3 2）维度 0，1，2，3表示 BCHW，常在CV任务中使用。 0，1，2 表示 CHW， 常在NLP任务中使用。 3）用 ......

title: 深度学习基础 torch numpy pandas matplotlib numpy 数组对象是 NumPy 中最核心的组成部分，这个数组叫做 ndarray，是“N-dimensional array”的缩写。其中的 N 是一个数字，指代维度. 在 NumPy 中，数组是由 nump ......

torch.clamp()函数 参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_39504171/article/details/106069230 torch哈达玛积和普通乘积 https://zhuanlan.zhihu.com/p/537877779 torch.mean( ......

Python小练习：优化器torch.optim的使用 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文主要介绍Pytorch中优化器的使用方法，了解optimizer.zero_grad()、loss.backward()以及optimizer. ......

torch梯度计算图 计算图中,默认只有叶子结点的梯度能够保留,如果要访问非叶子结点p的梯度数据,需要执行p.retain_grad(). torch计算图中requires_grad与detach的区别 requires_grad是torch.Tensor中的属性,表示该张量是否需要计算梯度.而d ......

原链接：邻接矩阵转稀疏矩阵 邻接矩阵转稀疏矩阵 Example： import scipy.sparse as sp import numpy as np import torch adj_matrix = torch.randint(0,2,(4,4)) print(adj_matrix) # 输 ......