文章首发于我的github仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。torch.TensorTensor数据类型Tensor的属性view和reshape的区别Tensor与ndarray创建Tensor传入维度的方法参考资料torch.Tensortorch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵，类似于numpy的array。可以使用使用torch.tensor()方法将python的list或序列数据转换成Tensor数据，生成的是dtype默认是torch.FloatTensor。注意torch.tensor()总是拷贝data。如果你有一个tensord
文章首发于我的github仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。一，张量的基本操作二，维度变换2.1，squeezevsunsqueeze维度增减2.2，transposevspermute维度交换三，索引切片3.1，规则索引切片方式3.2，gather和torch.index_select算子四，合并分割4.1，torch.cat和torch.stack4.2，torch.split和torch.chunk五，卷积相关算子5.1，上采样方法总结5.2，F.interpolate采样函数5.3，nn.ConvTranspose2d反卷积参考资料授人以鱼不如授人以渔，原汁
检测CUDA、cuDNN、Pytorch是否可用大家看完代码不妨看一下后文的详解哦~默子在原有基础上增加了很多新的内容。解释的更加详细，更加具体，更加新颖！废话不多说，我们直接开始。复制下列代码到IDE中运行importtorchprint('CUDA版本:',torch.version.cuda)print('Pytorch版本:',torch.__version__)print('显卡是否可用:','可用'if(torch.cuda.is_available())else'不可用')print('显卡数量:',torch.cuda.device_count())print('是否支持BF1
检测CUDA、cuDNN、Pytorch是否可用大家看完代码不妨看一下后文的详解哦~默子在原有基础上增加了很多新的内容。解释的更加详细，更加具体，更加新颖！废话不多说，我们直接开始。复制下列代码到IDE中运行importtorchprint('CUDA版本:',torch.version.cuda)print('Pytorch版本:',torch.__version__)print('显卡是否可用:','可用'if(torch.cuda.is_available())else'不可用')print('显卡数量:',torch.cuda.device_count())print('是否支持BF1
1.cnnimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms#设置随机数种子torch.manual_seed(0)#超参数EPOCH=1#训练整批数据的次数BATCH_SIZE=50DOWNLOAD_MNIST=False#表示还没有下载数据集，如果数据集下载好了就写False#加载MNIST数据集train_dataset=datasets.MNIST(root="./mnist",train=Tru
1.cnnimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms#设置随机数种子torch.manual_seed(0)#超参数EPOCH=1#训练整批数据的次数BATCH_SIZE=50DOWNLOAD_MNIST=False#表示还没有下载数据集，如果数据集下载好了就写False#加载MNIST数据集train_dataset=datasets.MNIST(root="./mnist",train=Tru
1.关于parameters()方法Pytorch中继承了torch.nn.Module的模型类具有named_parameters()/parameters()方法，这两个方法都会返回一个用于迭代模型参数的迭代器（named_parameters还包括参数名字）：importtorchnet=torch.nn.LSTM(input_size=512,hidden_size=64)print(net.parameters())print(net.named_parameters())##我们可以将net.parameters()迭代器和将net.named_parameters()转化为列表类
1.关于parameters()方法Pytorch中继承了torch.nn.Module的模型类具有named_parameters()/parameters()方法，这两个方法都会返回一个用于迭代模型参数的迭代器（named_parameters还包括参数名字）：importtorchnet=torch.nn.LSTM(input_size=512,hidden_size=64)print(net.parameters())print(net.named_parameters())##我们可以将net.parameters()迭代器和将net.named_parameters()转化为列表类
第一篇——什么是torch.fx今天聊一下比较重要的torch.fx，也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下，笔记大概拆成三份，分别对应三篇：什么是torch.fx基于torch.fx做量化基于torch.fx量化部署到TensorRT本文对应第一篇，主要介绍torch.fx和基本使用方法。废话不多说，直接开始吧！什么是Torch.FXtorch.fx是Pytorch1.8出来的一套工具或者说一个库，是做python-to-pythoncodetransformation，大意就是可以把pytorch中的python前向代码转换为你想要的样子，官方介绍如下：Weapplythispr
第一篇——什么是torch.fx今天聊一下比较重要的torch.fx，也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下，笔记大概拆成三份，分别对应三篇：什么是torch.fx基于torch.fx做量化基于torch.fx量化部署到TensorRT本文对应第一篇，主要介绍torch.fx和基本使用方法。废话不多说，直接开始吧！什么是Torch.FXtorch.fx是Pytorch1.8出来的一套工具或者说一个库，是做python-to-pythoncodetransformation，大意就是可以把pytorch中的python前向代码转换为你想要的样子，官方介绍如下：Weapplythispr
