.floor() 往下取整數
.ceil() 網上取整數
.round() 四捨五入 >=0.5向上取整，<0.5向下取整
.trunc() 裁剪，只取整數部分
.frac() 只取小數部分
如何檢視梯度的模
w.grad.norm(2) 梯度的二範數，可以用於觀測梯度是否**（一般都比較小，10左右，100都算比較大了）
梯度裁剪時，會用到，gradient clipping
a = torch.rand(2, 3)*15
print(a)
#clamp(min)， 將小於min的值變為min
b = a.clamp(10)
print(b)
#out: tensor([[ 2.3666, 5.2836, 4.2964],
#out: [ 8.5975, 11.7687, 5.1429]])
#out: tensor([[10.0000, 10.0000, 10.0000],
#out: [10.0000, 11.7687, 10.0000]])
#另一種是.clamp(min, max)
#將小於min的變為min，將大於max的變為max
pytorch 基本運算
有過載運算子 和 函式兩種方法進行張量的運算 import torch import numpy as np a torch.rand 2,3 b torch.rand 3 這裡b 使用了 broatcasting 自動進行了維度擴充套件 print 運算子 與 add 方法運算結果一致 forma...
PyTorch 反卷積運算 一
反卷積是一種特殊的正向卷積操作,通過補零的方式擴大輸入影象的尺寸,接著翻轉卷積核,和普通卷積一樣進行正向卷積,由於前期補充了大量的零,即便進行了卷積運算,輸出影象的尺寸依然比輸入影象大,這樣就達到了向上取樣的目的 下面展示一些例項,使用 pytorch 計算反卷積 示例 1 輸入輸出通道數都是1,步...
pytorch模型運算時間的不同
今天測試模型計算時間時，執行了這樣一段 在呼叫時發現 首次呼叫第乙個模型的計算時間 會比之後的模型計算時間長很多，執行結果如圖 可以看到即便是同樣是resnet50，第一次呼叫和第二次呼叫時間差別非常大。而且即便我改變了模型載入的順序，在呼叫時仍然是第乙個模型的計算時間遠超其他模型。因此我判斷pyt...