pytorch：“for”语句每次输出一个（1*n）的tensor，如何实现所有的tensor按位累加且取平均值
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- 2022-07-28 21:27回答 2 已采纳 法一：遍历64个边，每边 用 repeat 变成 all_edges 的形状，然后利用“==” ，取出为 True 的索引。法二：将 all_edges:tensor shape[2,10640] 增
- 2022-04-27 16:58回答 1 已采纳 这样就可以了，望采纳! a = [0,1,2,3,4,2,3,2,4,1,2,0] b = [10,1,-1,5,3] a = list(map(lambda x: b[x], a)) print(a
- 2022-04-10 19:40回答 1 已采纳 交换3个维度的顺序, 假设原来的顺序是(W, H, B), permute(2, 0, 1)之后就是(B, W, H), 因为torch里面第一个维度普遍都是batchnum,
- 2024-04-04 23:53幸运 lucky的博客 十分钟掌握在 PyTorch 中构建一个深度神经网络，基本组件、步骤和代码实现，从导入模块和定义网络架构到训练和评估网络性能。
- 2022-10-19 08:47回答 1 已采纳 你看下这篇博客吧, 应该有用👉 ：pytorch+cnn+lstm+词向量
- 2022-11-11 09:13回答 1 已采纳 安卓端不一般都是走NCNN的路线吗。至于你说的，你看下这个里面的能不能用
- 2022-10-24 14:12回答 2 已采纳 你的数据很多吗？ 一般情况下是不需要的，DataLoader本身是个可迭代的东西，如果设计得当的话大部分情况是不需要多次加载的。
- 2020-10-21 00:16-柚子皮-的博客 使用梯度累加的batch训练函数 梯度累加就是，每次获取1个batch的数据，计算1次梯度，梯度不清空，不断累加，累加一定次数后，根据累加的梯度更新网络参数，然后清空梯度，进行下一次循环。 for i,(images,target) ...
- 2022-10-25 10:18回答 2 已采纳 尝试把batch size调小，或者学习率调小点试试。
- 2022-02-28 16:14回答 1 已采纳 a[i][j].item().toFloat()==b[i][j].item().toFloat()转成float或者其他数据类型比较
- 2023-03-29 16:06回答 3 已采纳 import torch def cal_shadow(h, z): # 计算每个元素和之前的元素的最大值 cummax = torch.cummax(z, dim=-1).valu
- 2024-02-05 22:44cofisher的博客 DaNN是最经典的迁移网络框架之一，于2014年在Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence会议上被提出。目前网络上有很多关于此网络的介绍，比如王晋东老师的《小王爱迁移》系列博文等。因此...
- 2021-12-09 10:11回答 1 已采纳 在val_mask.cuda()后面加了.cpu() 就可以啦
- 2021-05-26 11:18微笑小星的博客 PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的深度神经...
- 2023-11-01 17:28周陽讀書的博客 记录读《深度学习框架PyTorch入门与实践》所思所想所惑所得。
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