贪心科技cv计算机视觉训练营pytorch_第1页
贪心科技cv计算机视觉训练营pytorch_第2页
贪心科技cv计算机视觉训练营pytorch_第3页
贪心科技cv计算机视觉训练营pytorch_第4页
贪心科技cv计算机视觉训练营pytorch_第5页
已阅读5页，还剩13页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

PyTorch基础PyTorch

V.S.

Tensorflow谷歌大脑前员工：PyTorch真香，我已经把TensorFlow代码都搬过去啦！TensorFlow2.0和PyTorch谁更好？大牛们争了好几天PyTorchTensorFlow使用对比

创建指定大小的tensorimporttorchx=torch.empty(5,3)print(x)创建随机数tensorx=torch.rand(5,3)print(x)创建制定数据类型的tensorx=torch.zeros(5,3,dtype=torch.long)print(x)从数据创建tensorx=torch.tensor([5.5,3])print(x)从已经存在的Tensor创建新的Tensorx=x.new_ones(5,3,dtype=torch.double)print(x)y=torch.randn_like(x,dtype=torch.float)#改变了数据类型!

print(y)Tensor的操作加法y=torch.rand(5,3)z

=

x+y

#方式一z

=

torch.add(x,y)

#方式二z=torch.empty(5,3)

#方式三torch.add(x,y,out=z)

#方式三y.add_(x)#方式四,

inplaceprint(z)Index定位Print(x[:,

1])Resize

x=torch.randn(4,4)y=x.view(16)z=x.view(-1,8)#-1的位置的值可以按照其它纬度来计算print(x.size(),y.size(),z.size())单元素的tensor可以转为普通python值x=torch.randn(1)print(x)print(x.item())Tensor转为Numpy数组a=torch.ones(5)print(a)b=a.numpy()print(b)a.add_(1)print(a)print(b)Numpy数组转为Tensorimportnumpyasnpa=np.ones(5)b=torch.from_numpy(a)np.add(a,1,out=a)print(a)print(b)使用GPU

(CUDA)iftorch.cuda.is_available():device=torch.device(“cuda”)#CUDA设备对象y=torch.ones_like(x,device=device)x=x.to(device)#或者使用x.to("cuda")

z=x+yprint(z)print(z.to("cpu",torch.double))Pytorch用GPU到底能比CPU快多少？

PyTorch的功能N维Tensor,与Numpy数组类似,但是可以在GPU上运行自动求导Tipscpunetto

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 课件下载

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论