2. PyTorch——Tensor和Numpy
2.1Tensor和Numpy Tensor和Numpy数组之间具有很高的相似性,彼此之间的互操作也非常简单高效。需要注意的是,Numpy和Tensor共享内存。由于Numpy历史悠久,支持丰富的操作,所以当遇到Tensor不支持的操作时,可先转成Numpy数组,处理后再转回tensor,其转换开销很小。 import numpy as npa = np.ones([2, 3],dtype=np.floa...
2023.11.27 使用anoconda搭建tensorflow环境
2023.11.27 使用anoconda搭建tensorflow环境 提供一个简便安装tensorflow的方法 1. 首先安装anoconda,安装过程略,注意安装的时候勾选安装anoconda prompt 2. 进入anoconda prompt 3. 建立python版本 conda create -n tensorflow1 python=3.8 4. 激活tensorflow1环境,和base...
TensorFlow(1):深度学习的介绍
图像识别:物体识别、场景识别、车型识别、人脸检测跟踪、人脸关键点定位、人脸身份认证 自然语言处理技术:机器翻译、文本识别、聊天对话 语音技术:语音识别 3 深度学习框架介绍 总结: 最常用的框架当数TensorFlow和Pytorch,而 Caffe和Caffe2次之。PyTorch和 Torch更适用于学术研究(research) ; TensorFlow,Caffe,Caffe2更适用于工业界的生产环境...
【深度学习】torch-张量Tensor
torch-张量Tensor 文章目录 torch-张量Tensor1. 张量Tensor 1. 张量Tensor torch.tensor() # 创建一个标量(0维张量)scalar_tensor = torch.tensor(3.14)# 创建一个向量(1维张量)vector_tensor = torch.tensor([1, 2, 3])# 创建一个矩阵(2维张量)matrix_tenso...
昇腾迁移丨4个TensorFlow模型训练案例解读
本文分享自华为云社区《TensorFlow模型训练常见案例》,作者: 昇腾CANN。基于TensorFlow的Python API开发的训练脚本默认运行在CPU/GPU/TPU上,为了使这些脚本能够利用昇腾AI处理器的强大算力,需要将其迁移到昇腾平台。本期分享几个TensorFlow网络迁移到昇腾平台后执行失败或者执行性能差的典型案例,并给出原因分析及解决方法。01 数据预处理中存在资源类算子,导致训练...
Pytorch tensor 数据类型快速转换三种方法
目录 1 通用,简单,CPU/GPU tensor 数据类型转换 2 tensor.type()方法 CPU tensor 数据类型转换 GPU tensor 数据类型转换 3 tensor.to() 方法,CPU/GPU tensor 数据类型转换 1 通用,简单, CPU/GPU tensor 数据类型转换 tensor.double():把一个张量tensor转为torch.float64 数据类型 t...
Azure 机器学习 - 使用 Visual Studio Code训练图像分类 TensorFlow 模型
装、设置和使用 CLI (v2) 克隆社区主导的存储库 git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git 二、了解代码 本教程的代码使用 TensorFlow 来训练可以对手写数字 0-9 进行分类的图像分类机器学习模型。 它通过创建一个神经网络来实现此目的。该神经网络将“28 像素 x 28 像素”图像的像素值作为输入,输出一个包含 10 个概率...
tensor的不同维度种类
几种形状的tensor 0维标量(scalar),1维向量(vector),二维矩阵(matrix),3维以上n维张量 scalar import torchtorch.__version__from torch import tensor x=tensor(42)x tensor(42) x.dim() 0 x.item() 42 vector y=tensor([1.5,-0.5,3.0])y ...
Tensorflow2 中模型训练标签顺序和预测结果标签顺序不一致问题解决办法
本篇文章将详细介绍Tensorflow2.x中模型训练标签顺序和预测结果标签顺序不一致问题,这个问题如果考虑不周,或者标签顺序没有控制好的情况下会出现预测结果精度极其不准确的情况。 训练数据集的结构:数据集有超过10的类别数,这里包含16类数据,每个类别放置到一个文件夹中,文件夹名称按照其类别命名为1,2,3……16。文件夹结构如下图所示: 这组数据在系统中的排序是1,2,3,4,……...
【TensorFlow Hub】:有 100 个预训练模型等你用
要访问TensorFlow Hub,请单击此处 — https://www.tensorflow.org/hub 一、说明 TensorFlow Hub是一个库,用于在TensorFlow中发布,发现和使用可重用模型。它提供了一种使用预训练模型执行各种任务(如图像分类、文本分析等)的简单方法。 TensorFlow Hub提供了广泛的预训练模型,由TensorFlow和更广泛...