PyTorch基础之数据模块Dataset、DataLoader用法详解（附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~Dataset和DataLoader都是用来帮助我们加载数据集的两个重要工具类。Dataset用来构造支持索引的数据集在训练时需要在全部样本中拿出小批量数据参与每次的训练，因此我们需要使用DataLoader，即DataLoader是用来在Dataset里...
PyTorch 的 10 条内部用法
欢迎阅读这份有关 PyTorch 原理的简明指南。无论您是初学者还是有一定经验，了解这些原则都可以让您的旅程更加顺利。让我们开始吧！ 1. 张量：构建模块 PyTorch 中的张量是多维数组。它们与 NumPy 的 ndarray 类似，但可以在 GPU 上运行。 import torch # Cr...
【Pytorch】torch.gather用法详解
torch.gathertorch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None)沿指定的维收集值。参数：input (Tensor) –输入张量dim (int) – 要索引的维index (LongTensor) – 要收集的元...
PyTorch中 nn.Conv2d与nn.ConvTranspose2d函数的用法
1. 通道数问题描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。如果有RGB三种颜色来描述它，就是三通道。最初输入的图片样本的 channels ，取决于图片类型；卷积操作完成后输出的 out_channels ，取决于卷积核的数量。此时的 out_channels 也会作为下一...
关于Pytorch中torch.manual_seed()用法
TORCH.MANUAL_SEED设置生成随机数的种子。返回一个 torch.Generator对象。myseed = 43709 # 自己任意设的 torch.manual_seed(myseed)关于参数种子( int ) – 所需的种子。值必须在包含范围 [-0x8000_0000_0000_...
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