Tensor加法：a=torch.tensor([1,2,3])b=torch.tensor([4,5,6])c=a+bprint(c)#tensor([5,7,9])c=torch.add(a,b)print(c)#tensor([5,7,9])c=a.add(b)print(c)#tensor([5,7,9])Tensor减法：a=torch.tensor([1,2,3])b=torch.tensor([4,5,6])c=a-bprint(c)#tensor([-3,-3,-3])c=torch.sub(a,b)print(c)#tensor([-3,-3,-3])c=a.sub(b)pr
一、torch.tensor二、torch.FloatTensor之前遇到转为tensor转化为浮点型的问题，今天整理下，我只讲几个我常用的，如果有更好的方法，欢迎补充一、torch.tensor1.首先讲下torch.tensor，默认整型数据类型为torch.int64，浮点型为torch.float322.这是我认为平常最爱用的转数据类型的方法，可以用dtype去定义数据类型二、torch.FloatTensor1.这个函数不要乱用，首先它可以将变量转化为浮点型32位，这里注意此时的变量类型为列表，或数组等，此时参数为单个变量2.当函数参数为整形时，表示生成矩阵的维度，此时参数可以为多个
当我们的数据有部分在GPU上运行，有部分在CPU上运行时会报这个错，一般有GPU的话都会选择在GPU上面跑模型，但要注意将其他定义的对象也放在GPU上面，否则应该默认是在CPU上面。如图所示，x是从GPU中传过来的，但idx不是，idx是我们自己生成的，它默认放在CPU中，所以我们需要也把它放到GPU中，解决方法：加.to(DEVICE)其中DEVICE已定义。具体解决办法：在loss.py文件中增加下图中第一行，修改下面二三行1.device=targets.device2.from_which_layer.append((torch.ones(size=(len(b),))*i).to(t
1.查看tensor所在的设备：data=data.cuda()#将数据转移到gpu上print(data.device)#输出：cuda:0data=data.cpu()#将数据转移到cpu上print(data.device)#输出：cpu2.查看model所在的设备model=model.cuda()#将模型转移到gpu上print(next(model.parameters()).device)#输出：cuda:0model=model.cpu()#将模型转移到cpu上print(next(model.parameters()).device)#输出：cpu3.Pytorch中将模型和
在用pytorch进行损失函数计算时，报错误：RuntimeError:BooleanvalueofTensorwithmorethanonevalueisambiguous翻译过来就是说：具有多个值的张量的布尔值不明确 我是这报错：x=Variable(x_data).cuda()y=Variable(y_data).cuda()out=model(x)loss=criterion(out,y)啥意思？，你问我，我也不知道呀！、、、 错误原因分析：其实是，因为我损失函数调用时没有初始化，所以导致报错其实我是初始化了，但是因为没有+（），所以报错了criterion=nn.BCELoss在后面
YOLOV5中报错：RuntimeError:Thesizeoftensora(60)mustmatchthesizeoftensorb(56)atnon-singletondimension3YOLOV5最近在学习YOLOV5的时候，刚开始遇到了如下的问题：RuntimeError:Thesizeoftensora(60)mustmatchthesizeoftensorb(56)atnon-singLetondimension3原因分析：这可能是因为5.0的工程下载了个6.1的模型，所以不匹配解决方案：yolov5s.pt[https://github.com/ultralytics/yol
今天跑程序的过程中，遇到两个报错信息，由于不耽误程序的运行，之前一直没有留意，今天给修复了一下bug报错信息：UserWarning:Tocopyconstructfromatensor,itisrecommendedtousesourceTensor.clone().detach()orsourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True),ratherthantorch.tensor(sourceTensor). y_support=torch.tensor(y_support,dtype=torch.int64)解决方案：torch.tens
这里写自定义目录标题一、错误1解决方案1二、错误2解决方案2：一、错误1Can'tgetattribute'SPPF'onmodels.common'from'D:\\Pycharm\\Code\\yolov5-5.0\\models\\common.py'>解决方案1你可以去github上，这儿我用的是YOLOv5.5的版本，就去Tags6里面的model/common.py里面去找到这个SPPF的类,把它拷过来到你这个Tags5的model/common.py里面,这样你的代码就也有这个类了,还要引入一个warnings包就行了点开common.py文件importwarningsclas
本文主要介绍pytorch中不同数据类型的Tensor矩阵，例如：float32、float64、int32、int64。并将创建好的列表数据转成不同数据类型的Tensor矩阵，最后进行：行复制的操作。一、列表转Tensor，复制行和列向量a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]print(a)print(type(a))#查看a的类型---即列表类型'''结果'''[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]a=torch.Tensor(a)#将列表a转成tensor类型print(a)print(type(a),a.dtype)#查看a的类型和a中各个元素的数据类型'''结
目前处于学习Tensorflow的第一阶段，记录一下我的笔记。文章目录一、tf.tensor的基础知识二、创建tensor三、数据类型1.Create（初始化）2.TensorProperty（属性）3.CheckTensorType（判断是否是Tensor）4.Convert（类型转换）5.tf.Variable6.Tonumpy一、tf.tensor的基础知识scaler（标量）：56vector（向量）：[1.2]；[1.1,2.2,3.3]matrix（矩阵）：[1.1,2.2]；[3.3,4.4]tensor（张量）：rank>2代表任意维度的数据二、创建tensor创建方式：tf.
