将pytorch转成longtensor的简单方法

我就废话不多说了，直接上代码了。非常简单哦！

pytorch转成longtensor

b = torch.rand(3,3)#得到的是floattensor值，
b = b.long()#得到的是longtensor值

pytorch tensor转换实例

import torch
import numpy as np

#(1,3,16,2,2)
# 1个视频，16个关键帧，3通道，长为2宽为2
# 即一个视频，有16张 3通道，长为2宽为2 的图像
data = np.array([[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
         ,[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
         ,[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
         ,[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3],[1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]])

print data

torch_data = torch.FloatTensor(data) # 转tensor
print torch_data

b = torch_data.view(1,3,16,2,2)
print b

以上这篇将pytorch转成longtensor的简单方法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。

赞 (0)

相关推荐

  • 关于windows下Tensorflow和pytorch安装教程

    一.Tensorflow安装 1.Tensorflow介绍 Tensorflow是广泛使用的实现机器学习以及其它涉及大量数学运算的算法库之一.Tensorflow由Google开发,是GitHub上最受欢迎的机器学习库之一.Google几乎在所有应用程序中都使用Tensorflow来实现机器学习. 例如,如果您使用到了Google照片或Google语音搜索,那么您就间接使用了Tensorflow模型.它们在大型Google硬件集群上工作,在感知任务方面功能强大. 2.Tensorflow安装(c

  • pytorch 实现张量tensor,图片,CPU,GPU,数组等的转换

    1, 创建pytorch 的Tensor张量: torch.rand((3,224,224)) #创建随机值的三维张量,大小为(3,224,224) torch.Tensor([3,2]) #创建张量,[3,2] 2, cpu上的tensor和GPU即pytorch创建的tensor的相互转化 b = a.cpu() # GPU → CPU a = b.cuda() #CPU → GPU 3, tensor和numpy的转化 b = a.numpy() # tensor转化为 numpy数组 a

  • Pytorch基本变量类型FloatTensor与Variable用法

    pytorch中基本的变量类型当属FloatTensor(以下都用floattensor),而Variable(以下都用variable)是floattensor的封装,除了包含floattensor还包含有梯度信息 pytorch中的dochi给出一些对于floattensor的基本的操作,比如四则运算以及平方等(链接),这些操作对于floattensor是十分的不友好,有时候需要写一个正则化的项需要写很长的一串,比如两个floattensor之间的相加需要用torch.add()来实现 然而

  • pytorch 实现删除tensor中的指定行列

    前言 在pytorch中, 想删除tensor中的指定行列,原本以为有个函数或者直接把某一行赋值为[]就可以,结果发现没这么简单,因此用了一个曲线救国方法,希望如果有更直接的方法,请大家指出. code 本质上是利用mask删除了指定行,然后重新指向. a = torch.rand(4, 2) print(a) idx = 1 a = a[torch.arange(a.size(0))!=1] print(a) """ tensor([[2.7775e-01, 3.7430e

  • pytorch实现Tensor变量之间的转换

    系统默认是torch.FloatTensor类型 data = torch.Tensor(2,3)是一个2*3的张量,类型为FloatTensor data.cuda()就转换为GPU的张量类型,torch.cuda.FloatTensor类型 (1) CPU或GPU之间的张量转换 在Tensor后加long(), int(), double(),float(),byte()等函数就能将Tensor进行类型转换type()函数, data为Tensor数据类型,data.type()为给出dat

  • PyTorch中Tensor的数据统计示例

    张量范数:torch.norm(input, p=2) → float 返回输入张量 input 的 p 范数 举个例子: >>> import torch >>> a = torch.full([8], 1) >>> b = a.view(2, 4) >>> c = a.view(2, 2, 2) >>> a.norm(1), b.norm(1), c.norm(1) # 求 1- 范数 (tensor(8.),

  • pytorch常见的Tensor类型详解

    Tensor有不同的数据类型,每种类型分别有对应CPU和GPU版本(HalfTensor除外).默认的Tensor是FloatTensor,可通过torch.set_default_tensor_type修改默认tensor类型(如果默认类型为GPU tensor,则所有操作都将在GPU上进行). Tensor的类型对分析内存占用很有帮助,例如,一个size为(1000,1000,1000)的FloatTensor,它有1000*1000*1000=10^9个元素,每一个元素占用32bit/8=

  • 将pytorch转成longtensor的简单方法

    我就废话不多说了,直接上代码了.非常简单哦! pytorch转成longtensor b = torch.rand(3,3)#得到的是floattensor值, b = b.long()#得到的是longtensor值 pytorch tensor转换实例 import torch import numpy as np #(1,3,16,2,2) # 1个视频,16个关键帧,3通道,长为2宽为2 # 即一个视频,有16张 3通道,长为2宽为2 的图像 data = np.array([[1,1,

  • AndroidStudio项目打包成jar的简单方法

    AndroidStudio项目打包成jar的简单方法

    首先备注一下 JAR(Java Archive,Java 归档文件)是与平台无关的文件格式,它允许将许多文件组合成一个压缩文件.为 J2EE 应用程序创建的 JAR 文件是 EAR 文件(企业 JAR 文件). 什么是AAR,与JAR区别 *.jar:只包含了class文件与清单文件,不包含资源文件,如图片等所有res中的文件. *.aar:包含所有资源,class以及res资源文件全部包含 Android Studio 如何打JAR包 在eclipse中我们知道如何将一个项目导出为jar包,供

  • asp.net 利用IIS的404错误将文件重写成目录的简单方法

    例如:http:/www.jb51.net/8888/ 该页面是由http://www.jb51.net/ArticleShow.aspx?id=8888 重写而来. 具体实现方法: 利用IIS的404错误来实现 "HTTP 404 - 未找到文件"可能是大家经常看到并且比较不喜欢的一个错误,可是很好的利用这个错误却可以给 网页设计带来很好的效果,本文就是利用404来实现对文件的重新. 具体步骤: 1.先建立一个页面,比如叫Error.aspx,放在网站根目录,在Error.aspx里

  • Java将String字符串带括号转成List的简单方法

    目录 问题现象 解决问题 附:Java 字符串或字符串数组转为 List 总结 问题现象 今天在做一个需求:将存入数据库中的数据读到后解析成list遍历分析 数据格式: "[1677660600000, 1677660900000, 1677661200000]""[5, 4, 4,3,2,0,0]" 我一开始想到的就是使用逗号分割即可 结果变成了这样的列表: 我没有想到开头和结尾的[],这样就会导致列表中第一个数据和最后一个数据转不成double 解决问题 后来想

  • python将中文数字转化成阿拉伯数字的简单方法

    正则表达式提取文本中的数字 这里演示一下文本中提取中文年份 import re m0 = "在一九四九年新中国成立比一九九零年低百分之五点二人一九九六年击败俄军,取得实质独立" pattrern1 = '[零一二三四五六七八九]{4,}' pattrern2 = '[〇一二三四五六七八九零壹贰叁肆伍陆柒捌玖貮两]{4,}' time1 = re.findall(pattrern1,m0)#转化数字 提取年份如:'1949', '1990', '1996' 这里给出许多正则表达式的样例:

  • 将Pytorch模型从CPU转换成GPU的实现方法

    最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考 环境:Ubuntu 16.04.3 Python版本:3.5.2 Pytorch版本:0.4.0 0. 序言 大家知道,在深度学习中使用GPU来对模型进行训练是可以通过并行化其计算来提高运行效率,这里就不多谈了. 最近申请到了实验室的服务器来跑程序,成功将我简陋的程序改成了"高大上"GPU版本. 看到网上总体来说少了很多介绍,这里决定将我的一些思考和工作记录下来. 1. 如何进行迁移 由于我使用的是Pytorch写的模型,网上给

  • 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.rnn.pad_packed_sequence()来进行的,分别来看看这三个函数的用法. 1.torch.nn.utils.rnn.PackedSequence() NOTE: 这个类的实例不能手动创建.它们只能被 pack_padded_sequence() 实例化. PackedSequence

  • Pytorch在NLP中的简单应用详解

    因为之前在项目中一直使用Tensorflow,最近需要处理NLP问题,对Pytorch框架还比较陌生,所以特地再学习一下pytorch在自然语言处理问题中的简单使用,这里做一个记录. 一.Pytorch基础 首先,第一步是导入pytorch的一系列包 import torch import torch.autograd as autograd #Autograd为Tensor所有操作提供自动求导方法 import torch.nn as nn import torch.nn.functional

  • 利用Pytorch实现获取特征图的方法详解

    目录 简单加载官方预训练模型 图片预处理 提取单个特征图 提取多个特征图 简单加载官方预训练模型 torchvision.models预定义了很多公开的模型结构 如果pretrained参数设置为False,那么仅仅设定模型结构:如果设置为True,那么会启动一个下载流程,下载预训练参数 如果只想调用模型,不想训练,那么设置model.eval()和model.requires_grad_(False) 想查看模型参数可以使用modules和named_modules,其中named_modul

  • php将图片文件转换成二进制输出的方法

    本文实例讲述了php将图片文件转换成二进制输出的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: header( "Content-type: image/jpeg"); $PSize = filesize('1.jpg'); $picturedata = fread(fopen('1.jpg', "r"), $PSize); echo $picturedata; 就这么简单4行代码,就将图片以二进制流的形式输出到客户端了,和打开一张图片没有任何区别. 这里需要注意的

随机推荐