new_zeros() pytorch版本的转换方式
如下所示:
logprobs.new_zeros(logprobs.size())
pytorch 0.4版本中用到的
新建一个与logprobs类型相同的Variable
转换为pytorch0.2等版本
logprobs.new(logprobs.size()).zero_()
以上这篇new_zeros() pytorch版本的转换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.new()的作用详解
一.作用 创建一个新的Tensor,该Tensor的type和device都和原有Tensor一致,且无内容. 二.使用方法 如果随机定义一个大小的Tensor,则新的Tensor有两种创建方法,如下: inputs = torch.randn(m, n) new_inputs = inputs.new() new_inputs = torch.Tensor.new(inputs) 三.具体代码 import torch rectangle_height = 1 rectangle_width
-
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 numpy list类型之间的相互转换实例
如下所示: import torch from torch.autograd import Variable import numpy as np ''' pytorch中Variable与torch.Tensor类型的相互转换 ''' # 1.torch.Tensor转换成Variablea=torch.randn((5,3)) b=Variable(a) print('a',a.type(),a.shape) print('b',type(b),b.shape) # 2.Variable转换
-
new_zeros() pytorch版本的转换方式
如下所示: logprobs.new_zeros(logprobs.size()) pytorch 0.4版本中用到的 新建一个与logprobs类型相同的Variable 转换为pytorch0.2等版本 logprobs.new(logprobs.size()).zero_() 以上这篇new_zeros() pytorch版本的转换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.
-
MxNet预训练模型到Pytorch模型的转换方式
预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务.今天刚好DPN预训练模型转换问题,顺手将这个过程记录一下. 核心转换函数如下所示: def convert_from_mxnet(model, checkpoint_prefix, debug=False): _, mxnet_weights, mxnet_aux = mxnet.model.load_checkpoint(checkpoint_prefix, 0) remapped_state = {} for state_key in m
-
CentOS下使用LibreOffice实现文档格式的转换方式
项目需求,对上传的文档进行一些预处理,如果用户上传了doc格式的文档,需要将其处理为docx或者pdf格式,以便后续的流程对文档内容进行提取. 先是试了一下phpoffice/phpword这个包,发现其对doc的转换很不理想,这个包更适合用来根据内容生成文档,而不是转换文档,不是太适合我这种需求. 然后发现了LibreOffice这个开源工具,经过使用,效果很好,分享一下. 服务器是CentOS7,直接使用yum安装LibreOffice,大概需要600MB+ 的磁盘空间: # 装之前可以先删
-
PyTorch中apex安装方式和避免踩坑
目录 1.apex 2.安装步骤 3.虽然就简单三行命令,但是仍有很多“坑”存在 背景:这个库的安装不是像其他的一样的直接使用 pip install XXX的形式,而是使用原始的Git方式 1.apex 这是NVIDIA开发的基于PyTorch的混合精度训练加速神器,能够增加运算速度,并且减少显存的占用 2.安装步骤 git clone https://github.com/NVIDIA/apex.git cd apex pip install -v --no-cache-dir --glob
-
Json对象与Json字符串互转(4种转换方式)
1>jQuery插件支持的转换方式: 复制代码 代码如下: $.parseJSON( jsonstr ); //jQuery.parseJSON(jsonstr),可以将json字符串转换成json对象 2>浏览器支持的转换方式(Firefox,chrome,opera,safari,ie9,ie8)等浏览器: 复制代码 代码如下: JSON.parse(jsonstr); //可以将json字符串转换成json对象 JSON.stringify(jsonobj); //可以将json对象转换
-
Java 大小写最快转换方式实例代码
Java 大小写最快转换方式实例代码 这里直接给出实现代码,在代码中注释都很清楚,不多做介绍. Java代码 package io.mycat; import java.util.stream.IntStream; /** * 小写字母的 'a'=97 大写字母 A=65 更好相差32利用这个差进行大小写转换 * @author : Hpgary * @date : 2017年5月3日 10:26:26 * @mail: hpgary@qq.com * */ public cl
-
C++学习小结之数据类型及转换方式
一.输入输出语句 Console.ReadLine(); 会等待直到用户按下回车,一次读入一行 Console.ReadKey(); 则是等待用户按下任意键,一次读入一个字符. 二.数据类型 主要掌握: 1.值类型:int 整型,float 浮点型(单精度), double 双精度,char 字符型,bool 布尔型(两种状态true与false),datetime 日期时间 2.引用类型:string 字符串类型 问题? a.字符串与字符的区别:string类型使用 "",char
-
go语言中int和byte转换方式
主机字节序 主机字节序模式有两种,大端数据模式和小端数据模式,在网络编程中应注意这两者的区别,以保证数据处理的正确性:例如网络的数据是以大端数据模式进行交互,而我们的主机大多数以小端模式处理,如果不转换,数据会混乱 参考 :一般来说,两个主机在网络通信需要经过如下转换过程:主机字节序 -> 网络字节序 -> 主机字节序 大端小端区别 大端模式:Big-Endian就是高位字节排放在内存的低地址端,低位字节排放在内存的高地址端 低地址 --------------------> 高地址 高
-
Python基本类型的连接组合和互相转换方式(13种)
本篇总结了一下字符串,列表,字典,元组的连接组合使用和类型的互相转换小例子,尤其列表中的extend()方法和字典中的 update方法非常的常用. 1.连接两个字符串 a = "hello " b = "world" a += b print(a) # hello world 2.字典的连接 dict1 = {1: "a", 2: "b"} dict2 = {3: "c", 4: "d"
-
Pandas时间序列:重采样及频率转换方式
如下所示: import pandas as pd import numpy as np 一.介绍 重采样(resampling)指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的处理过程: 将高频率(间隔短)数据聚合到低频率(间隔长)称为降采样(downsampling): 将低频率数据转换到高频率则称为升采样(unsampling): 有些采样即不是降采样也不是升采样,例如将W-WED(每周三)转换为W-FRI: 二.resample方法–转换频率的主力函数 rng = pd.date_range
随机推荐
- vue.js开发环境搭建教程
- Ajax发送和接收请求
- 如何实现强制登录?
- Linux shell命令帮助格式详解
- Lua之wrap函数用法示例
- 由prototype_1.3.1进入javascript殿堂-类的初探
- 正则表达式学习参考 正则入门学习资料
- Asp.net(C#)读取数据库并生成JS文件制作首页图片切换效果(附demo源码下载)
- JavaScript检测上传文件大小的方法
- Laravel学习基础之migrate的使用教程
- Symfony2函数用法实例分析
- JQuery获取样式中的background-color颜色值的问题
- Windows系统下使用Sublime搭建nodejs环境
- spring boot和mybatis集成分页插件
- 架设linux下最简单的VPN系统
- 第一次记录Bootstrap table学习笔记(1)
- java多线程编程之java线程简介
- 让你的ewbeditor也能运行代码
- Python 数据处理库 pandas进阶教程
- 看看“疫苗查询”小程序有温度的代码