x=torch.tensor([[1.,2],[2,3],[1,3]])

时间: 2023-08-18 14:56:58 浏览: 143
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详解pytorch 0.4.0迁移指南

您创建了一个名为x的张量，它是一个3x2的矩阵。矩阵的值如下所示： ``` tensor([[1., 2.], [2., 3.], [1., 3.]]) ``` 每个元素都是浮点数。矩阵中的第一行是[1., 2.]，第二行是[2., 3.]，第三行是[1., 3.]。
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x = torch.Tensor(2, 3) print(x.shape) # 输出：(2, 3) y = x[None, :, None, :] print(y.shape) # 输出：(1, 2, 1, 3) 2. **unsqueeze（unsqueeze() 和 unsqueeze_(in-place)）**： PyTorch提供了...

x=torch.tensor(1.) w1=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b1=torch.tensor(1.) w2=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b2=torch.tensor(1.) y1=x*w1+b1 y2=y1*w2+b2 dy2_dy1=autograd.grad(y2,[y1],retain_graph=True)[0] dy1_dw1=autograd.grad(y1,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dw1=autograd.grad(y2,[w1],retain_graph=True)[0] dy2_dy1*dy1_dw1 dy2_dw1

x=torch.tensor(1.) w1=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b1=torch.tensor(1.) w2=torch.tensor(2.,requires_grad=True) b2=torch.tensor(1.) y1=x*w1+b1 y2=y1*w2+b2 dy2_dy1=torch.autograd.grad(y2,...

import torch x = torch.tensor([]) y = torch.tensor([1, 2, 3]) z = torch.cat((x, y), dim = 1)

这段代码会报错，因为在对 x 进行...y = torch.tensor([1, 2, 3]) z = torch.cat((x.view(1,-1), y.view(1,-1)), dim = 1) 这里使用了 view 方法将 x 和 y 的维度都转换成 (1, -1)，然后在第二维上进行拼接。

# Create tensors. x = torch.tensor(1., requires_grad=True) w = torch.tensor(2., requires_grad=True) b = torch.tensor(3., requires_grad=True) # Build a computational graph. y = w * x + b # y = 2 * x + 3 # Compute gradients. y.backward() # Print out the gradients. print(x.grad) # x.grad = 2 print(w.grad) # w.grad = 1 print(b.grad) # b.grad = 1

这段代码使用 PyTorch 创建了三个张量 x、w 和 b，并将它们的 requires_grad 属性设置为...在这个例子中，x 的梯度值是 2，w 和 b 的梯度值都是 1。这是因为 y 对 w 和 b 的梯度都是 1，而 y 对 x 的梯度是 w，即 2。

def forward(self, x1, x2): x1 = self.up(x1) # input is CHW diffY = torch.tensor([x2.size()[2] - x1.size()[2]]) diffX = torch.tensor([x2.size()[3] - x1.size()[3]]) x1 = F.pad(x1, [diffX // 2, diffX - diffX // 2, diffY // 2, diffY - diffY // 2]) x = torch.cat([x2, x1], dim=1) return self.conv(x)

这段代码实现了什么功能？ ...具体来说，这段代码接收两个输入特征图 x1 和 x2，其中 x1 是...最后通过 torch.cat 将 x1 和 x2 沿着通道维度连接起来，并将结果输入到 self.conv 中进行卷积操作，得到最终的特征图输出。

解释代码： if i < tensor.shape[1]-2: vec_a = F.normalize(torch.tensor((tensor[0][i+2], tensor[1][i+2])) - torch.tensor((tensor[0][i], tensor[1][i])), dim=0) vec_x = torch.tensor((1.0,0)) cosa = torch.matmul(vec_x, vec_a) sina = torch.sqrt(torch.abs(1-cosa**2)) vec[2][i] = cosa vec[3][i] = sina

- 第三行的 vec_x 变量表示基准向量（即 x 轴正方向），然后通过 torch.matmul 函数计算出 vec_x 和 vec_a 向量的点积，从而得到它们之间的夹角的 cos 值。 - 第四行的 sina 变量根据 trigonometric identity 计算出...

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) y = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]) torch.stack当dim=1. dim=2, dim=3 的时候分别是什么结果？详细说明

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人工构造的数据集如下： import torch import matplotlib.pyplot as plt n_data = torch.ones(50, 2) x1 = torch.normal(2 * n_data, 1) y1 = torch.zeros(50) x2 = torch.normal(-2 * n_data, 1) y2 = torch.ones(50) x = torch.cat((x1, x2), 0).type(torch.FloatTensor) y = torch.cat((y1, y2), 0).type(torch.FloatTensor) 请用python从0实现logistic回归（只借助Tensor和Numpy相关的库）

w = torch.randn(2, 1, requires_grad=True) # 权重参数 b = torch.zeros(1, requires_grad=True) # 偏置参数 4. 定义模型和损失函数： python def logistic_regression(x): return torch.sigmoid(torch.mm...

import torch import os import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import random class Net(nn.Module): def init(self): super(Net, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3,stride=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3,stride=1) self.fc1 = nn.Linear(32 * 9 * 9, 120) self.fc2 = nn.Linear(120, 84) self.fc3 = nn.Linear(84, 2) def forward(self, x): x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 9 * 9) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = nn.functional.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x net = Net() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) folder_path = 'random_matrices2' # 创建空的tensor x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(j) file_path = os.path.join(folder_path, file_name) matrix = np.load(file_path) x[j] = torch.from_numpy(matrix).unsqueeze(0) #y = torch.cat((torch.zeros(20), torch.ones(20))) #y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long))) y = torch.cat((torch.zeros(20, dtype=torch.long), torch.ones(20, dtype=torch.long)), dim=0) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i in range(40): inputs = x[i] labels = y[i] optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) #loss = criterion(outputs, labels) loss = criterion(outputs.unsqueeze(0), labels.unsqueeze(0)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print('[%d] loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / 40)) print('Finished Training')报错RuntimeError: Expected target size [1, 2], got [1]怎么修改？

x = torch.empty((40, 1, 42, 42)) # 遍历文件夹内的文件，将每个矩阵转化为tensor并存储 for j in range(40): file_name = 'matrix_{}.npy'.format(j) file_path = os.path.join(folder_path, file_name) ...

x_test = torch.tensor([[4,3,7,2,9],[1,2,0,7,3],[10,12,21,11,23]]) ids_shuffle = torch.argsort(x_test, dim=1) # ascend: small is keep, large is remove ids_restore = torch.argsort(ids_shuffle, dim=1) ids_keep = ids_shuffle[:, :3] x_masked = torch.gather(x_test, dim=1, index=ids_keep.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, 3)) 报错 RuntimeError: Index tensor must have the same number of dimensions as input tensor

x_test = torch.tensor([[4,3,7,2,9],[1,2,0,7,3],[10,12,21,11,23]]) ids_shuffle = torch.argsort(x_test, dim=1) # ascend: small is keep, large is remove ids_restore = torch.argsort(ids_shuffle, dim=1) ...

class Net(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(16, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 256) self.fc3 = nn.Linear(256, 128) self.fc4 = nn.Linear(128, 3) def forward(self, obs, state=None, info={}): if not isinstance(obs, torch.Tensor): obs = torch.tensor(obs, dtype=torch.float) x = F.relu(self.fc1(obs)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = F.relu(self.fc3(x)) x = self.fc4(x) return x, state state_shape = 16 action_shape = 1 net = Net() optim = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-3)（这段代码定义了什么）

第2层输入大小为128，输出大小为256；第3层输入大小为256，输出大小为128；第4层输入大小为128，输出大小为3。这个模型的forward函数定义了网络的前向传播过程，输入obs是网络的输入，state和info是可选参数...

class Wine_net(nn.Module): def __int__(self): super(Wine_net, self).__int__() self.ln1=nn.LayerNorm(11) self.fc1=nn.Linear(11,22) self.fc2=nn.Linear(22,44) self.fc3=nn.Linear(44,1) def forward(self,x): x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x=nn.functional.relu(x) x=self.fc2(x) x=nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.softmax(x) return x # 读取数据 df = pd.read_csv('winequality.csv') df1=df.drop('quality',axis=1) df2=df['quality'] train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32) train_y=torch.tensor(df2.values,dtype=torch.float32) # 定义模型、损失函数和优化器 model=Wine_net() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer =torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0001) # 训练模型 for epoch in range(10): # 前向传播 y_pred = model(train_x) # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()

train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32) train_y=torch.tensor(df2.values,dtype=torch.float32) # 定义模型、损失函数和优化器 model=Wine_net() loss_fn=nn.MSELoss() optimizer =torch.optim....

train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32)

这段代码将一个名为df1的Pandas数据框转换为一个PyTorch张量train_x。与之前不同的是，这里使用了.values方法获取数据框中的数据，并指定了数据类型为torch.float32。这样做的好处是可以避免上一个错误，...

解释一下这段代码：class FourierUnit(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, groups=1): # bn_layer not used super(FourierUnit, self).__init__() self.groups = groups self.conv_layer = torch.nn.Conv2d(in_channels=in_channels * 2, out_channels=out_channels * 2, kernel_size=1, stride=1, padding=0, groups=self.groups, bias=False) self.bn = torch.nn.BatchNorm2d(out_channels * 2) self.relu = torch.nn.ReLU(inplace=True) self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1)) self.gnconv = gnconv(out_channels * 2) def forward(self, x): batch, c, h, w = x.size() r_size = x.size() # (batch, c, h, w/2+1, 2) ffted = torch.fft.rfftn(x,s=(h,w),dim=(2,3),norm='ortho') ffted = torch.cat([ffted.real,ffted.imag],dim=1) ffted = self.conv_layer(ffted) # (batch, c*2, h, w/2+1) #ffted = self.gnconv(self.conv_layer(ffted)) ffted = self.relu(self.bn(ffted)) ffted = torch.tensor_split(ffted,2,dim=1) ffted = torch.complex(ffted[0],ffted[1]) output = torch.fft.irfftn(ffted,s=(h,w),dim=(2,3),norm='ortho') output = self.gamma * output + x return output

卷积层的输出形状为 (batch, c*2, h, w/2+1)。接着将其经过批归一化层和 ReLU 激活函数，然后将其拆分为实部和虚部，得到复数张量 ffted。最后，模块将 ffted 反傅里叶变换回时域，与输入张量相加得到输出张量 ...

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) y = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]) z = torch.stack([x, y], dim=2)结果是什么？

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