【pytorch】torch.clip() torch.clamp() 数值裁剪

2023-10-21 22:40

本文主要是介绍【pytorch】torch.clip() torch.clamp() 数值裁剪,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

这两个函数用法一样,效果也一样。
在这里插入图片描述

例子:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

这篇关于【pytorch】torch.clip() torch.clamp() 数值裁剪的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/257428

相关文章

PyTorch使用教程之Tensor包详解

《PyTorch使用教程之Tensor包详解》这篇文章介绍了PyTorch中的张量(Tensor)数据结构,包括张量的数据类型、初始化、常用操作、属性等,张量是PyTorch框架中的核心数据结构,支持... 目录1、张量Tensor2、数据类型3、初始化(构造张量)4、常用操作5、常用属性5.1 存储(st

Linux内核之内核裁剪详解

《Linux内核之内核裁剪详解》Linux内核裁剪是通过移除不必要的功能和模块,调整配置参数来优化内核,以满足特定需求,裁剪的方法包括使用配置选项、模块化设计和优化配置参数,图形裁剪工具如makeme... 目录简介一、 裁剪的原因二、裁剪的方法三、图形裁剪工具四、操作说明五、make menuconfig

Nn criterions don’t compute the gradient w.r.t. targets error「pytorch」 (debug笔记)

Nn criterions don’t compute the gradient w.r.t. targets error「pytorch」 ##一、 缘由及解决方法 把这个pytorch-ddpg|github搬到jupyter notebook上运行时,出现错误Nn criterions don’t compute the gradient w.r.t. targets error。注:我用

通用内存快照裁剪压缩库Tailor介绍及源码分析(一)

背景 我们知道内存快照是治理 OOM 问题及其他类型的内存问题的重要数据源,内存快照中保存了进程虚拟机的完整的堆内存数据,很多时候也是调查其他类型异常的重要参考。但是dump出来的堆转储文件.hprof往往很大,以 LargeHeap 应用为例,其 OOM 时的内存快照大小通常在512M左右,要有效的存储和获取都是一个问题。 线下拿到hprof文件相对容易,也可以预防OOM,但覆盖的场景十分有

Windows11电脑上自带的画图软件修改照片大小(不裁剪尺寸的情况下)

针对一张图片,有时候上传的图片有大小限制,那么在这种情况下如何修改其大小呢,在不裁剪尺寸的情况下 步骤如下: 1.选定一张图片,右击->打开方式->画图,如下: 第二步:打开图片后,我们可以看到图片的大小为82.1kb,点击上面工具栏的“重设大小和倾斜”进行调整,如下: 第三步:修改水平和垂直的数字,此处我修改为分别都修改为50,然后保存,可以看到大小变成63.5kb,如下:

【超级干货】2天速成PyTorch深度学习入门教程,缓解研究生焦虑

3、cnn基础 卷积神经网络 输入层 —输入图片矩阵 输入层一般是 RGB 图像或单通道的灰度图像,图片像素值在[0,255],可以用矩阵表示图片 卷积层 —特征提取 人通过特征进行图像识别,根据左图直的笔画判断X,右图曲的笔画判断圆 卷积操作 激活层 —加强特征 池化层 —压缩数据 全连接层 —进行分类 输出层 —输出分类概率 4、基于LeNet

pytorch torch.nn.functional.one_hot函数介绍

torch.nn.functional.one_hot 是 PyTorch 中用于生成独热编码(one-hot encoding)张量的函数。独热编码是一种常用的编码方式,特别适用于分类任务或对离散的类别标签进行处理。该函数将整数张量的每个元素转换为一个独热向量。 函数签名 torch.nn.functional.one_hot(tensor, num_classes=-1) 参数 t

torch.nn 与 torch.nn.functional的区别?

区别 PyTorch中torch.nn与torch.nn.functional的区别是:1.继承方式不同;2.可训练参数不同;3.实现方式不同;4.调用方式不同。 1.继承方式不同 torch.nn 中的模块大多数是通过继承torch.nn.Module 类来实现的,这些模块都是Python 类,需要进行实例化才能使用。而torch.nn.functional 中的函数是直接调用的,无需

pytorch计算网络参数量和Flops

from torchsummary import summarysummary(net, input_size=(3, 256, 256), batch_size=-1) 输出的参数是除以一百万(/1000000)M, from fvcore.nn import FlopCountAnalysisinputs = torch.randn(1, 3, 256, 256).cuda()fl

交换两个变量数值的3种方法

前言:交换两个数值可不是"a = b,b = a"。这样做的话,a先等于了b的值;当“b = a”后,因为此时a已经等于b的值了,这个语句就相当于执行了b = b。最终的数值关系就成了a == b,b == b。 下面教给大家3种交换变量数值的方法: 目录 1. 中介法 2. 消和法 3. 异或法 4. 总结 1. 中介法 中介法(又称 临时变量法 或 酱油法),其中心