Pytorch Tensor 输出为txt和mat格式方式
假设result1为tensor格式,首先将其化为array格式(注意只变成numpy还不行),之后存为txt和mat格式
import scipy.io as io result1 = np.array(result1) np.savetxt('npresult1.txt',result1) io.savemat('save.mat',{'result1':result1})
以上这篇Pytorch Tensor 输出为txt和mat格式方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
相关推荐
-
Pytorch Tensor基本数学运算详解
1. 加法运算 示例代码: import torch # 这两个Tensor加减乘除会对b自动进行Broadcasting a = torch.rand(3, 4) b = torch.rand(4) c1 = a + b c2 = torch.add(a, b) print(c1.shape, c2.shape) print(torch.all(torch.eq(c1, c2))) 输出结果: torch.Size([3, 4]) torch.Size([3, 4]) tensor(1, dt
-
Pytorch 之修改Tensor部分值方式
一:背景引入 对于一张图片,怎样修改局部像素值? 二:利用Tensor方法 比如输入全零tensor,可认为为黑色图片 >>> n=torch.FloatTensor(3,3,4).fill_(0) >>> n tensor([[[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0
-
对Pytorch中Tensor的各种池化操作解析
AdaptiveAvgPool1d(N) 对一个C*H*W的三维输入Tensor, 池化输出为C*H*N, 即按照H轴逐行对W轴平均池化 >>> a = torch.ones(2,3,4) >>> a[0,1,2] = 0 >>>> a tensor([[[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 0., 1.], [1., 1., 1., 1.]], [[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1.,
-
pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函数详解
tensor.expend()函数 >>> import torch >>> a=torch.tensor([[2],[3],[4]]) >>> print(a.size()) torch.Size([3, 1]) >>> a.expand(3,2) tensor([[2, 2], [3, 3], [4, 4]]) >>> a tensor([[2], [3], [4]]) 可以看出expand()函数括号里面为变形
-
Pytorch中Tensor与各种图像格式的相互转化详解
前言 在pytorch中经常会遇到图像格式的转化,例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor,亦或者将Tensor转化为numpy格式的图片.而且使用不同图像处理库读取出来的图片格式也不相同,因此,如何在pytorch中正确转化各种图片格式(PIL.numpy.Tensor)是一个在调试中比较重要的问题. 本文主要说明在pytorch中如何正确将图片格式在各种图像库读取格式以及tensor向量之间转化的问题.以下代码经过测试都可以在Pytorch-0.4.0或0.3.0版本直接使用. 对py
-
pytorch中tensor张量数据类型的转化方式
1.tensor张量与numpy相互转换 tensor ----->numpy import torch a=torch.ones([2,5]) tensor([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]) # ********************************** b=a.numpy() array([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]], dtype=float32) numpy --
-
pytorch查看torch.Tensor和model是否在CUDA上的实例
今天训练faster R-CNN时,发现之前跑的很好的程序(是指在运行程序过程中,显卡利用率能够一直维持在70%以上),今天看的时候,显卡利用率很低,所以在想是不是我的训练数据torch.Tensor或者模型model没有加载到GPU上训练,于是查找如何查看tensor和model所在设备的命令. import torch import torchvision.models as models model=models.vgg11(pretrained=False) print(next(mod
-
pytorch 实现tensor与numpy数组转换
看代码,tensor转numpy: a = torch.ones(2,2) b = a.numpy() c=np.array(a) #也可以转numpy数组 print(type(a)) print(type(b)) print(a) print(b) 输出为: <class 'torch.Tensor'> <class 'numpy.ndarray'> tensor([[1., 1.], [1., 1.]]) [[1. 1.] [1. 1.]] numpy转tensor: imp
-
Pytorch Tensor的统计属性实例讲解
1. 范数 示例代码: import torch a = torch.full([8], 1) b = a.reshape([2, 4]) c = a.reshape([2, 2, 2]) # 求L1范数(所有元素绝对值求和) print(a.norm(1), b.norm(1), c.norm(1)) # 求L2范数(所有元素的平方和再开根号) print(a.norm(2), b.norm(2), c.norm(2)) # 在b的1号维度上求L1范数 print(b.norm(1, dim=
-
pytorch 改变tensor尺寸的实现
改变Tensor尺寸的操作 1.tensor.view tensor.view方法,可以调整tensor的形状,但必须保证调整前后元素总数一致.view不会改变自身数据,返回的新的tensor与源tensor共享内存,即更改其中一个,另外一个也会跟着改变. 例: In: import torch as t a = t.arange(0, 6) a.view(2, 3) Out:tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) In: b = a.view(-1, 3)#当某一维为-1
随机推荐
- asp.net微软图表控件使用示例代码分享
- Window10下安装 mysql5.7图文教程(解压版)
- Git 教程之分支管理详解
- AngularJS入门知识之MVW类框架的编程思想探讨
- Java加解密技术系列之RSA详解
- discuz免激活同步登入代码修改方法(discuz同步登录)
- php Session无效分析资料整理
- Python splitlines使用技巧
- C#常用数据结构和算法总结
- Android Metro菜单实现思路及代码
- MYSQL初学者命令行使用指南
- jquery交替变换颜色的三种方法 实例代码
- 5月一更新的Auto病毒专杀工具 V2.0 _简体中文绿色免费版
- 基于SQL中的数据查询语句汇总
- 利用JS提交表单的几种方法和验证(必看篇)
- JavaScript 学习笔记(十一)
- VBS字符串的内部实现
- PHP实现的简单排列组合算法应用示例
- c++中for双循环的那些事
- Android通过Movie展示Gif格式图片