对pytorch中不定长序列补齐的操作
第二种方法通常是在load一个batch数据时, 在collate_fn中进行补齐的. 以下给出两种思路: 第一种思路是比较容易想到的, 就是对一个batch的样本进行遍历, 然后使用np.pad对每 ...
Python深度学习pytorch神经网络填充和步幅的理解
目录 填充 步幅 上图中,输入的高度和宽度都为3,卷积核的高度和宽度都为2,生成的输出表征的维度为 2 × 2 2\times2 2×2.从上图可看出卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状. 填充 ...
pytorch中的nn.ZeroPad2d()零填充函数实例详解
在卷积神经网络中,有使用设置padding的参数,配合卷积步长,可以使得卷积后的特征图尺寸大小不发生改变,那么在手动实现图片或特征图的边界零填充时,常用的函数是nn.ZeroPad2d(),可以指定t ...
keras.utils.to_categorical和one hot格式解析
keras.utils.to_categorical这个方法,源码中,它是这样写的: Converts a class vector (integers) to binary class matrix ...
经验丰富程序员才知道的8种高级Python技巧
本文将介绍8个简洁的Python技巧,若非经验十足的程序员,你肯定有些从未见过.向着更简洁更高效,出发吧! 1.通过多个键值将对象进行排序 假设要对以下字典列表进行排序: people = [ { ' ...
经验丰富程序员才知道的15种高级Python小技巧(收藏)
目录 1.通过多个键值将对象进行排序 2.数据类别 3.列表推导 4.检查对象的内存使用情况 5.查找最频繁出现的值 6.属性包 7.合并字典(Python3.5+) 8.返回多个值 9.列表元素的过 ...
基于bufferedreader的read()与readline()读取出错原因及解决
目录 bufferedreader的read()与readline()读取出错 bufferedReader中的readLine()源码解析 bufferedreader的read()与readlin ...
pytorch对可变长度序列的处理方法详解
主要是用函数torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils. ...
解决pytorch rnn 变长输入序列的问题
pytorch实现变长输入的rnn分类 输入数据是长度不固定的序列数据,主要讲解两个部分 1.Data.DataLoader的collate_fn用法,以及按batch进行padding数据 2.pa ...
PyTorch之图像和Tensor填充的实例
在PyTorch中可以对图像和Tensor进行填充,如常量值填充,镜像填充和复制填充等.在图像预处理阶段设置图像边界填充的方式如下: import vision.torchvision.transfo ...
PyTorch中的padding(边缘填充)操作方式
简介 我们知道,在对图像执行卷积操作时,如果不对图像边缘进行填充,卷积核将无法到达图像边缘的像素,而且卷积前后图像的尺寸也会发生变化,这会造成许多麻烦. 因此现在各大深度学习框架的卷积层实现上基本都配 ...
Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成示例
Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成示例
Pytorch实现张量的创建与使用方法
目录 张量的创建及其基本类型 1.张量(Tensor)函数创建方法 2.张量的类型 3.张量类型的转化 张量的维度及形变 1.创建高维张量 2.张量的形变 2.1 flatten拉平: 将任意维度张量 ...
pytorch创建tensor函数详情
目录 1.通过复制数据构造张量 1.1 torch.tensor() 1.2 将numpy的ndarray转为tensor 2.生成全0或者全1的tensor 3.生成序列 3.1. 生成一个指定步长 ...
Pytorch上下采样函数之F.interpolate数组采样操作详解
目录 什么是上采样 F.interpolate——数组采样操作 输入: 注意: 补充: 代码案例 一般用法 size与scale_factor的区别:输入序列时 size与scale_factor的区 ...
Pytorch从0实现Transformer的实践
目录 摘要 一.构造数据 1.1 句子长度 1.2 生成句子 1.3 生成字典 1.4 得到向量化的句子 二.位置编码 2.1 计算括号内的值 2.2 得到位置编码 三.多头注意力 3.1 self ...
深入理解PyTorch中的nn.Embedding的使用
目录 一.前置知识 1.1 语料库(Corpus) 1.2 词元(Token) 1.3 词表(Vocabulary) 二.nn.Embedding 基础 2.1 为什么要 embedding? 2.2 ...
oracle中左填充（lpad)和右填充（rpad）的介绍与用法
前言 在实际应用中经常会用到固定字段的长度,但往往有些数据不能达到规定的长度,这是就需要我们用其他的字符来填充, 在Oracle中有函数解决这一问题,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 语法 L ...
Python cookbook(数据结构与算法)将名称映射到序列元素中的方法
本文实例讲述了Python将名称映射到序列元素中的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 问题:希望通过名称来访问元素,减少结构中对位置的依赖性 解决方案:使用命名元组collections.name ...
详解PyTorch批训练及优化器比较
一.PyTorch批训练 1. 概述 PyTorch提供了一种将数据包装起来进行批训练的工具--DataLoader.使用的时候,只需要将我们的数据首先转换为torch的tensor形式,再转换成to ...
2026-01-26