Pytorch学习笔记(十):Torch对张量的计算、Numpy对数组的计算、它们之间的转换
Torch对张量的计算 #pytorch张量 import torch '''张量定义''' a=torch.FloatTensor(2,3)#定义一个两行三列的张量 b=torch.FloatTensor([2,3,4,5])#定义一个四行一列的张量，并给每个数字赋值 c=torch.rand(2,3)#定义...
探索PyTorch：张量数值计算
学习目标 掌握张量基本运算 掌握阿达玛积、点积运算 掌握PyTorch指定运算设备 PyTorch 计算的数据都是以张量形式存在, 我们需要掌握张量各种运算. 并且, 我们可以在 CPU 中运算, 也可以在 GPU 中运算. 张量的基本...
pytorch 如何按行计算tensor张量的二范数
在 PyTorch 中，可以使用 torch.norm(input, dim=1) 函数来按行计算张量的二范数。具体来说，input 是一个张量，dim=1 表示按照行的方向计算二范数。下面是一个示例：import torch # 创建一个大小为 (3, 4) 的张量 x = torch.randn(3, 4) # 按行计算二范数 norms = torch.norm(x, dim=1) ...
【从零开始学习深度学习】20. Pytorch中如何让参数与模型在GPU上进行计算
前言 之前我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。本文我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。 ...
PyTorch中的动态计算图与静态计算图
引言 PyTorch是一个广泛应用于深度学习领域的开源框架，其强大的功能和灵活性吸引了大量的研究者和工程师。在PyTorch中，计算图是一个核心概念，它描述了模型计算过程中的依赖关系。根据计算图在构建和执行时的不同特性，我们可以将其分为动态计算图和静态计算图。本文将详细介绍PyTorch中的动态计算图与静态计算图，并探讨它们各...
【PyTorch&TensorBoard实战】GPU与CPU的计算速度对比（附代码）
0. 前言 按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见解，但是内容可能存在不准确的地方。如果发现文中错误，希望批评指正，共同进步。 本文基于PyTorch通过tensor点积所需要的时间来对比GPU与CPU的计算速度，并介绍tensorboard的使用方法。 我在前面的科普文章——GPU如何成为AI的...
用thop去获得模型参数量和计算量（pytorch）
1. 安装pip install thop2. 使用（获得计算量（flops）和参数量（params））2.1计算tochvision自带的模型大小其中输入的x，只影响计算量，不影响参数量model = torchvision.models.segmentation.fcn_resnet50() x = torch.randn(1,3,224,224) flops, params = thop.....
AI框架跟计算图什么关系？PyTorch如何表达计算图？
目前主流的深度学习框架都选择使用计算图来抽象神经网络计算表达，通过通用的数据结构（张量）来理解、表达和执行神经网络模型，通过计算图可以把 AI 系统化的问题形象地表示出来。 本节将会以AI概念落地的时候，遇到的一些问题与挑战，因此引出了计算图的概念来对神经网络模型进行统一抽象。接着展开什么是计算，计算图的基本构成来深入了解诶计算图。最后简单地学习PyTorch如何表达计算图。 视频、文...
【Pytorch】使用pytorch进行张量计算、自动求导和神经网络构建
首先，让我们介绍一下什么是pytorch，它是一个基于Python的开源深度学习框架，它提供了两个核心功能：张量计算和自动求导。张量计算张量计算是指使用多维数组（称为张量）来表示和处理数据，例如标量、向量、矩阵等。pytorch提供了一个torch.Tensor类来创建和操作张量，它支持各种数据类型和设备（CPU或GPU）。我们可以使用torch.tensor()函数来创建一个张量，并指定它的形....
【Pytorch神经网络理论篇】 12 卷积神经网络实现+卷积计算的图解
同学你好！本文章于2021年末编写，获得广泛的好评！故在2022年末对本系列进行填充与更新，欢迎大家订阅最新的专栏，获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现，Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为：CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例，从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析，通....
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