np.sum和torch.sum的区别

时间: 2023-06-06 12:04:22 浏览: 287
np.sum与torch.sum的主要区别在于它们所操作的数据类型不同。np.sum是numpy库中的函数，用于对numpy数组进行求和操作，而torch.sum则是PyTorch库中的函数，用于对PyTorch张量进行求和操作。此外，np.sum的操作对象是numpy数组，而torch.sum的操作对象是PyTorch张量，两者在使用时需要注意数据类型的转换。
相关问题

torch.sum与np.sum的区别

torch.sum与np.sum是两个不同的函数，分别属于PyTorch和NumPy库。它们的区别如下： 1. 库：torch.sum是PyTorch库中的函数，用于计算张量中所有元素的总和。np.sum是NumPy库中的函数，用于计算数组中所有元素的总和。 2. 数据类型：torch.sum仅适用于PyTorch张量，可以用于计算整数、浮点数等各种数据类型的张量。np.sum适用于NumPy数组，可以用于计算整数、浮点数等各种数据类型的数组。 3. 并行计算：torch.sum可以利用GPU进行并行计算，从而提高计算速度。np.sum通常在CPU上运行，对于大规模计算可能较慢。 4. 自动求导：torch.sum会自动构建计算图，支持自动求导。np.sum不会构建计算图，不支持自动求导。

torch.sum(torch.sum(R, dim=2),dim=1).cpu().numpy()

这段代码的作用是对矩阵R进行求和操作。首先，使用torch.sum函数对R进行两次求和操作。第一次求和是在dim=2的维度上进行，即对矩阵R的第三个维度进行求和。第二次求和是在dim=1的维度上进行，即对第一次求和的结果再进行求和。最后，使用.cpu().numpy()将结果转换为numpy数组。所以，torch.sum(torch.sum(R, dim=2),dim=1).cpu().numpy()的作用是对矩阵R进行两次求和操作，并将结果转换为numpy数组。 #### 引用[.reference_title] - *1* [torch.sum(c, dim=0, keepdim=True) torch.sum(c, dim=1, keepdim=True)](https://blog.csdn.net/dujuancao11/article/details/115701407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [torch.sum()、np.sum()和sum()简要介绍](https://blog.csdn.net/weixin_45335726/article/details/122517254)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [tensor和numpy中的乘法运算，如torch.mul()和torch.sum()函数的用法](https://blog.csdn.net/FORKobe/article/details/127435631)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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在函数体内部，使用了Python中的"with torch.no_grad()"语句，表示在预测的过程中不需要计算梯度。然后定义了两个空列表，分别是"collector"和"pred_time"。 接下来，使用Python中的"enumerate"函数来遍历...

class AvgMeter(object): def __init__(self, num=40): self.num = num self.reset() def reset(self): self.val = 0 self.avg = 0 self.sum = 0 self.count = 0 self.losses = [] def update(self, val, n=1): self.val = val self.sum += val * n self.count += n self.avg = self.sum / self.count self.losses.append(val) def show(self): return torch.mean(torch.stack(self.losses[np.maximum(len(self.losses)-self.num, 0):]))

通过累加val * n来更新计算器的总和sum、计数count和平均值avg，并将val添加到losses列表中。 - show(self)：计算并返回最近num个损失值的平均值。它首先使用切片操作从losses列表中选择最近的num个值，然后使用...

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这段代码是在进行概率编码器的操作，其中b是从均匀...具体来说，它是计算重构误差和KL散度的和，其中重构误差是由aa和概率编码器生成的输出之间的差异计算得到的，KL散度是衡量隐变量分布与标准正态分布之间的差异。

def __call__(self, input, index=None): output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() 报错'NoneType' object has no attribute 'cpu' 如何解决

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fea = torch.sum(torch.sum(np.e**(dist / (-2 * self.sigma**2)), 4), 3) / 16 return self.relu(self.bn(fea)) 对比原有的代码，主要修改的地方如下： 1. 修改了 weight_alpha 和 weight_beta 的形状，将...

for _epoch in range(epoch): model.train() for idx, (train_x, train_label) in enumerate(train_loader): label_np = np.zeros((train_label.shape[0], 10)) sgd.zero_grad() predict_y = model(train_x.float()) loss = cost(predict_y, train_label.long()) if idx % 10 == 0: print('idx: {}, loss: {}'.format(idx, loss.sum().item())) loss.backward() sgd.step() correct = 0 _sum = 0 model.eval() for idx, (test_x, test_label) in enumerate(test_loader): predict_y = model(test_x.float()).detach() predict_ys = np.argmax(predict_y, axis=-1) label_np = test_label.numpy() _ = predict_ys == test_label correct += np.sum(_.numpy(), axis=-1) _sum += _.shape[0] print('accuracy: {:.2f}'.format(correct / _sum)) torch.save(model, 'models/mnist_{:.2f}.pkl'.format(correct / _sum))

这代码是一个简单的训练循环，用于训练一个模型来进行手写数字识别。下面是对代码的解释： 1. 首先，你使用一个外部变量 epoch 来指定训练的...你需要确保在运行这段代码之前，这些函数和变量已经定义和初始化好了。

def __call__(self, input, index=None): if input is None: raise ValueError("Input cannot be None.") output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中执行output = input.grad.cpu().data.numpy() 时报错'NoneType' object has no attribute 'cpu' 如何解决

one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() if input.grad is None: raise ValueError("Input gradient cannot be None.") output ...

np.concatenate对应于torch

- *3* [pytorch基础学习（2）concatenate,np.bincount,from_numpy,torch.sum](https://blog.csdn.net/weixin_50862344/article/details/126796799)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630...

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # 定义RBF神经网络的类 class RBFNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RBFNetwork, self).__init__() # 初始化输入层，隐含层，输出层的节点数 self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size # 初始化权重矩阵和偏置向量 self.W1 = nn.Parameter(torch.randn(input_size, hidden_size)) # 输入层到隐含层的权重矩阵 self.b1 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size)) # 隐含层的偏置向量 self.W2 = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, output_size)) # 隐含层到输出层的权重矩阵 self.b2 = nn.Parameter(torch.randn(output_size)) # 输出层的偏置向量 def forward(self,x): # 前向传播过程 x = torch.from_numpy(x).float() # 将输入向量转换为张量 x = x.view(-1, self.input_size) # 调整输入向量的形状，使其与权重矩阵相匹配 h = torch.exp(-torch.cdist(x, self.W1.t()) + self.b1) # 计算隐含层的输出值，使用高斯径向基函数作为激活函数 y = F.linear(h, self.W2.t(), self.b2) # 计算输出层的输出值，使用线性函数作为激活函数 return y #定义pid控制器 class Pid(): def __init__(self, exp_val, kp, ki, kd): self.KP = kp self.KI = ki self.KD = kd self.exp_val = exp_val self.now_val = 0 self.sum_err = 0 self.now_err = 0 self.last_err = 0 def cmd_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.now_val def err_pid(self): self.last_err = self.now_err self.now_err = self.exp_val - self.now_val self.sum_err += self.now_err self.p_err = self.exp_val - self.now_val self.i_err = self.sum_err self.d_err = self.now_err - self.last_err self.now_val = self.KP * (self.exp_val - self.now_val) \ + self.KI * self.sum_err + self.KD * (self.now_err - self.last_err) return self.p_err, self.i_err, self.d_err rbf_net = RBFNetwork(3,10,4) pid_val = [] #对pid进行初始化，目标值是1000 ，p=0.1 ，i=0.15, d=0.1 A_Pid = Pid(1000, 0.1, 0.1, 0.1) # 然后循环100次把数存进数组中去 for i in range(0, 100): input_vector = np.array(A_Pid.err_pid()) output_vector = rbf_net(input_vector) output_vector = output_vector.reshape(4,1) A_Pid = Pid(1000, output_vector[0], output_vector[1], output_vector[2]) pid_val.append(A_Pid.cmd_pid())

这段代码看起来是一个使用 RBF 神经网络实现 PID 控制的例子。其中，RBF 神经网络的参数由 RBFNetwork 类来定义，PID 控制器由 Pid 类来定义。在主函数中，先对 PID 控制器进行初始化，然后循环 100 次，每次将 ...

def __call__(self, Image, data, index=None): Image.requires_grad_(True) # 将输入设置为需要计算梯度 data.requires_grad_(True) self.model.features.requires_grad_(True) self.model.classifier.requires_grad_(True) self.model.requires_grad_(True) output = self.forward_static(Image.cuda(), data.cuda()) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() bb = Image.grad output = Image.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中Image.grad为空怎么解决

在代码中，Image.grad ...同时，需要注意的是，Image 和 data 变量的梯度只有在调用了 backward() 函数之后才能被正确计算。因此，在调用 backward() 函数之前，需要先进行前向传播计算，计算出模型的输出。

def validate(model, dataset, batch_size): val_loader = data.DataLoader(dataset, batch_size) result, total = 0.0, 0 for images, labels in val_loader: images = images.to(device) labels = labels.to(device) pred = model.forward(images) pred_tmp = pred.cuda().data.cpu().numpy() pred = np.argmax(np.asarray(pred_tmp.data), axis=1) labels = labels.data.cpu().numpy() result += np.sum((pred == labels)) total += len(images) acc = result / total return acc

这个函数是用来验证模型在给定数据集上的准确率。...此外，函数中使用了一些常见的数据处理库和函数，如 numpy 和 torch，以支持模型和数据的操作。 如果你还有其他问题或需要进一步解释，请随时告诉我！

np.sum与torch.sum区别

np.sum是NumPy库中的函数，用于计算数组中所有元素的总和。...np.sum可以接受任何可迭代对象作为输入，而torch.sum只能接受PyTorch张量作为输入。此外，torch.sum可以在GPU上运行，以加速计算。

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![点阵式显示屏常见故障诊断方法](http://www.huarongled.com/resources/upload/aee91a03f2a3e49/1587708404693.png) # 1. 点阵式显示屏的工作原理和组成 ## 工作原理简介 点阵式显示屏的工作原理基于矩阵排列的像素点，每个像素点可以独立地被控制以显示不同的颜色和亮度，从而组合成复杂和精细的图像。其核心是通过驱动电路对各个LED或液晶单元进行单独控制，实现了图像的呈现。 ## 显示屏的组成元素 组成点阵式显示屏的主要元素包括显示屏面板、驱动电路、控制单元和电源模块。面板包含了像素点矩阵，驱动电路则负责对像素点进行电
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名词性从句包括哪些类别？它们各自有哪些引导词？请结合例句详细解释。

名词性从句分为四种：主语从句、宾语从句、表语从句和同位语从句。每种从句都有其特定的引导词，它们在句中承担不同的语法功能。要掌握名词性从句的运用，了解这些引导词的用法是关键。让我们深入探讨。 参考资源链接：[名词性从句解析：定义、种类与引导词](https://wenku.csdn.net/doc/bp0cjnmxco?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，主语从句通常由whether, if, what, who, whose, how等引导词引导。它在句子中担任主语的角色，如例句'Whether he comes or not makes no differe