protein = torch.as_tensor(protein).to(device)

时间: 2024-05-30 17:10:45 浏览: 88
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one hot编码：`torch.Tensor.scatter_()`函数用法详解

这行代码将一个名为 "protein" 的变量转换为 PyTorch 张量（tensor）并将其移动到指定的设备上。通常，这是在将数据加载到 GPU 上进行训练时使用的代码。 其中，"device" 可以是 "cuda"（如果有可用的 GPU）或 "cpu"。 这个代码行的作用是确保数据与模型在同一设备上，以便可以进行有效的计算。
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torch.cuda.is_available()返回False的问题解决

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X,y=torch.as_tensor (x).to(device),torch.as_tensor(y).to(device)

其中，x 和 y 可以是列表、元组、数组等数据结构，to() 方法用于将张量移动到指定的设备上。在这里，device 变量代表了设备，可以是字符串 "cpu" 或 "cuda"（对应 GPU）。这样做的好处是可以加速计算，提高代码效率...

train_x_tensor = torch.from_numpy(train_x).type(torch.FloatTensor).to(DEVICE) # (B, N, F, T) train_target_tensor = torch.from_numpy(train_target).type(torch.FloatTensor).to(DEVICE) # (B, N, T) train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(train_x_tensor, train_target_tensor) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle)是什么意思

- 将张量放置在指定的设备（DEVICE）上，这里通常指的是 GPU。 - 使用 PyTorch 的 TensorDataset 类将训练数据集打包成一个数据集对象。 - 使用 PyTorch 的 DataLoader 类将数据集对象转换为数据加载器，用于批量...

torch.as_tensor

torch.as_tensor是一个函数，它将输入数据转换为张量（tensor）类型。它可以接受多种类型的输入数据，...tensor3 = torch.as_tensor(data_float, dtype=torch.float32, device=torch.device('cuda')) print(tensor3)

def _to_tensor(self, datas): x = torch.LongTensor([_[0] for _ in datas]).to(self.device) y = torch.LongTensor([_[1] for _ in datas]).to(self.device) # pad前的长度(超过pad_size的设为pad_size) seq_len = torch.LongTensor([_[2] for _ in datas]).to(self.device) mask = torch.LongTensor([_[3] for _ in datas]).to(self.device) return (x, seq_len, mask), y

这段代码是将输入数据转换成 PyTorch Tensor 的形式，其中包括输入数据的序列（x）、序列的长度（seq_len）、mask矩阵（mask）和标签（y）。具体来说，该函数的输入是一个数据集 datas，其中每个数据点由四个元素...

torch.to_tensor

引用中提到，默认情况下，返回的Tensor具有与原始张量相同的torch.dtype和torch.device。也就是说，torch.to_tensor()函数会返回一个具有与输入张量相同数据类型和设备的新张量。 但是需要注意的是，torch.to_...

修改image1 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(image1.astype(np.uint8))).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(device) image2 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray( image2.astype(np.uint8)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(device) image3 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(image3.astype(np.uint8))). permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(device)报AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'astype'

这个错误是因为在将numpy数组转换为PyTorch张量时，您使用了一个Tensor对象而不是一个numpy数组。...image3 = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(image3)).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).to(device)

def process_protein_data(protein_data, max_len): # 定义氨基酸字典 amino_acids = 'ACDEFGHIKLMNPQRSTVWY' aa_dict = {} for i, aa in enumerate(amino_acids): aa_dict[aa] = i + 1 # 将氨基酸序列转换为数字序列 protein_data = [[aa_dict[aa] for aa in seq] for seq in protein_data] # 对序列进行截断/填充 protein_data = pad_sequence([torch.tensor(seq) for seq in protein_data], batch_first=True, padding_value=0)[max_len] # 对序列进行标准化 scaler = StandardScaler() protein_data = scaler.fit_transform(protein_data) protein_data = torch.tensor(protein_data, dtype=torch.float32) return protein_data给我举数据例子，解释上面这段代码

- protein_data = torch.tensor(protein_data, dtype=torch.float32)：将处理好的序列数据转换为张量，并且指定数据类型为 float32。 - return protein_data：返回处理好的张量。 举个例子，如果 max_len ...

def all_gather(data): """ Run all_gather on arbitrary picklable data (not necessarily tensors) Args: data: any picklable object Returns: list[data]: list of data gathered from each rank """ world_size = get_world_size() if world_size == 1: return [data] # serialized to a Tensor buffer = pickle.dumps(data) storage = torch.ByteStorage.from_buffer(buffer) tensor = torch.ByteTensor(storage).to("cuda") # obtain Tensor size of each rank local_size = torch.tensor([tensor.numel()], device="cuda") size_list = [torch.tensor([0], device="cuda") for _ in range(world_size)] dist.all_gather(size_list, local_size) size_list = [int(size.item()) for size in size_list] max_size = max(size_list) # receiving Tensor from all ranks # we pad the tensor because torch all_gather does not support # gathering tensors of different shapes tensor_list = [] for _ in size_list: tensor_list.append(torch.empty((max_size,), dtype=torch.uint8, device="cuda")) if local_size != max_size: padding = torch.empty(size=(max_size - local_size,), dtype=torch.uint8, device="cuda") tensor = torch.cat((tensor, padding), dim=0) dist.all_gather(tensor_list, tensor) data_list = [] for size, tensor in zip(size_list, tensor_list): buffer = tensor.cpu().numpy().tobytes()[:size] data_list.append(pickle.loads(buffer)) return data_list

最后，使用循环遍历size_list和tensor_list，将每个进程发送过来的张量转换为字节流，并通过pickle.loads函数将其反序列化为原始数据。将反序列化后的数据存储在data_list列表中，并将其作为函数的返回值。 ...

import glob import numpy as np import torch import os import cv2 from model.unet_model import UNet if __name__ == "__main__": # 选择设备，有cuda用cuda，没有就用cpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载网络，图片单通道，分类为1。 net = UNet(n_channels=1, n_classes=1) # 将网络拷贝到deivce中 net.to(device=device) # 加载模型参数 net.load_state_dict(torch.load('best_model.pth', map_location=device)) # 测试模式 net.eval() # 读取所有图片路径 tests_path = glob.glob('../data/data/test/test_image/*.png') # 遍历所有图片 for i in tests_path: # 保存结果地址 save_res_path = '../data/test/test_mask/*res.png' # 读取图片 img = cv2.imread(i) # 转为灰度图 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 转为batch为1，通道为1，大小为512*512的数组 img = img.reshape(1, 1, img.shape[0], img.shape[1]) # 转为tensor img_tensor = torch.from_numpy(img) # 将tensor拷贝到device中，只用cpu就是拷贝到cpu中，用cuda就是拷贝到cuda中。 img_tensor = img_tensor.to(device=device, dtype=torch.float32) # 预测 pred = net(img_tensor) # 提取结果 pred = np.array(pred.data.cpu()[0])[0] # 处理结果 pred[pred >= 0.5] = 255 pred[pred < 0.5] = 0 # 保存图片 cv2.imwrite(save_res_path, pred) # print(pred) print("successfully save")

这段代码是一个用于图像分割的UNet模型的理代码。首先，它会检查是否有可用的CUDA设备，然后加载UNet模型并将其移动到相应的设备上。接下来，它会遍历所有测试图片的路径，读取并预处理每张图片。...

torch.as_tensor()

1. torch.as_tensor(data, dtype=None, device=None)：将输入数据转换为Tensor对象。 - data：输入数据，可以是列表、元组、NumPy数组等。 - dtype（可选）：指定输出的Tensor的数据类型。如果不提供该参数，则...

torch.as_tensor的用法

可以使用torch.as_tensor将数据转换为张量（tensor）。它接受数组、元组、列表、numpy.ndarray等数据类型。例如： python import torch data = [1,2,3,4,5] tensor_data = torch.as_tensor(data) print(tensor...

x_train = torch.as_tensor(x_train, dtype=torch.float32)

x_train = torch.as_tensor(x_train, dtype=torch.float32) 这行代码的作用是将 x_train 转换为一个 PyTorch 张量，并且指定数据类型为 torch.float32。torch.as_tensor() 函数将给定的数组或列表转换为张量...

output_tensor = torch.randn_like(input_tensor, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False)

torch.randn_like 是 PyTorch 库中的一个功能，它用于创建一个新的张量（tensor），其形状与输入张量 input_tensor 相同。参数说明如下： - **output_tensor**: 这是一个可选参数，如果提供了，将会覆盖默认...

import time import numpy as np import torch # 定义用于预处理输入数据的函数 def preprocess_input(input_str): # 这里假设输入的格式为 "x1,x2,x3" x1, x2, x3 = input_str.split(",") # 对输入进行预处理，例如将字符串转换为浮点数等 return[float(x1), float(x2), float(x3)] model1 = torch.load("model.pth", map_location=torch.device('cpu')) # 提示用户输入 input_str = input("请输入预计的打折后价格、折扣、评分人数（格式为 x1,x2,x3）：") # 预处理输入 input_data = preprocess_input(input_str) input_data=np.array(input_data) output_tenso= torch.from_numpy(input_data).to(torch.float32) output_tensor = model1(output_tenso) output_tensor[output_tensor > 5] = 5 output_tensor=output_tensor.item() print("预测评分为：{:.2f}".format(output_tensor)) time.sleep(10)中输入的数据只能由一个参数怎么办

output_tenso = torch.from_numpy(input_data).to(torch.float32) output_tensor = model1(output_tenso) output_tensor[output_tensor > 5] = 5 output_tensor = output_tensor.item() print("预测评分为：{:.2f}"....
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