輸出的標籤是:[1., 0., 0., 0., 0.],
提取最大值所在的 index
labels_ = torch.max(labels, 1)[1]
### 返回最大值的索引
最近對pytorch的梯度計算產生了一點興趣,然後現在就總結一下,我看到的幾篇講得挺好的博客。 創建帶有grad的tensor input = torch.tensor([1., 2., 3., 4.,], requires_gr
在訓練模型的過程中,我們需要不斷的讀取小批量的數據樣本。Pytorch提供了data包來讀取數據。接下來我將人工生成一些數據,然後使用data包來處理數據。 import torch import numpy as np '''
在運行coco計算ImageCaption得分時,出現以下錯誤: subprocess.py報錯:FileNotError: [Errno 2] No such file or directory: 'java': 'java' 原因:
文|Seraph 01 | 知識點 torcht.is_tensor(a) 判斷是否爲張量 Pytorch GPU環境是否正常測試代碼: import torch flag = torch.cuda.is_available(
Pytorch: Dataloader的一些使用心得 這篇博文不講原理,只講一些使用方法和技巧。所有提供的信息僅供參考,不要當作金科玉律。 文章目錄Pytorch: Dataloader的一些使用心得基本程序框架從datalo
Pytorch|YOWO原理及代碼詳解(二) 本博客上接,Pytorch|YOWO原理及代碼詳解(一),閱前可看。 1.正式訓練 if opt.evaluate: logging('evaluating .
Pytorch|YOWO原理及代碼詳解(三) 本博客上接, Pytorch|YOWO原理及代碼詳解(一), Pytorch|YOWO原理及代碼詳解(二),閱前可看。 1. test分析 if opt.evaluate:
Pytorch|YOWO原理及代碼詳解(一) 閱前可看:YOWO論文翻譯 YOWO很有趣,使用價值很大,最近剛好需要,所以就研究一下。一直認爲只有把源碼看懂,才知道諸多細節,纔算真正瞭解一個算法。筆者能力有限,博文若有出錯,歡迎指
運行出現錯誤: RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 500.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 204.39 MiB
競賽地址 https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer 苦於學了cs231n和pytorch之後沒有東西拿來練手,就去kaggle上找了一個入門競賽,MNIST手寫數字識別,這個比賽把MN
文章參考: http://pytorch123.com/SecondSection/neural_networks/ cs231n assignment2 - http://cs231n.github.io/assignment
DQN改進 DQN算法存在過估計問題,可以採用Double DQN方法來進行補償。兩種方法只在下圖不同,其他地方一致。下圖公式爲 q_target 的輸出值, DQN: Double DQN: Policy Gradient
DDPG介紹及其示例 Deep Deterministic Policy Gradient是DeepMind團隊爲Actor-Critic方法打造的升級版本,其實也就是Actor-critic和DQN的融合版本。下面給出示例程序,
DQN的學習效果還是很驚豔的,首先放上本次實驗的代碼。和官方給出的例子一樣,是託舉平衡杆的問題。 給出視頻鏈接:強化學習DQN import torch import torch.nn as nn import torch.nn.
文章目錄基本數據:Tensor一、Tensor數據類型二、Tensor的創建與維度查看三、Tensor的組合與分塊四、Tensor的索引五、Tensor的變形 基本數據:Tensor Tensor,即張量,是PyTorch中的基本