我是Pytorch的初学者,我被一个问题困扰了好几天。我想保存一个图像,这是在Pytorch张量形式为.mat文件。我看过了,但似乎没有直接的方法将Pytoch张量转换为.mat文件。我找到的一个可能的解决方案是将其转换为numpy数组,但由于我使用的是Nvidia GPU,所以当我尝试将Pytorch张量转换为numpy数组时,它给出了这个错误: fake_images[0] = fake_images[0].numpy() TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() t
有一个PyTorch张量列表,我想将其转换为数组,但它是错误引发的:
'list‘对象没有属性'cpu’
如何将其转换为数组?
import torch
result = []
for i in range(3):
x = torch.randn((3, 4, 5))
result.append(x)
a = result.cpu().detach().numpy()
操作:我有维度[n x m x c]的pytorch张量A和维度[1 x 1 x c]的B。我想将每个1 x 1 x c向量的内积与A的B相乘,从而生成[n x m]维的张量C。 在我的网络的前向函数中,在特定的步骤我接收维度[N, channels, Height, Width]的张量,其中N是图像的数量,通道是特征映射中的通道的数量,高度和宽度是当前特征映射的。我还有一个来自其他子网的[N x channels]功能图。下一步,我想执行上面提到的操作。 有人能解释一下pytorch中实现这一步的最佳方式和功能吗? 我刚接触pytorch,找不到合适的方法。Tensorflow支持NHWC
我在pytorch中有一个有64个元素的张量,我想把它转换成一个有32个元素的复张量。顺序对我来说很重要,所有东西都应该在PyTorch中,这样我就可以在我的自定义损失函数中使用它:主张量(W)中的前半部分是我的实数,后半部分是我的虚数。所以我的最后一个张量应该是这样: W_final =张量(W+jW32,W1+jW33,W2+jW34,W3+jW35,...,W31+jW63) 我尝试过这种方法: import torch
W_1 = = torch.reshape(W,(2,32)) #reshape W with shape (64) to W_1 with shape (2,32)
我有一个Pytorch代码,它在for循环的每一次迭代中生成一个Pytorch张量,都是相同大小的。我想把每个张量分配给一排新的张量,其中包括最后的所有张量。在其他作品中,像这样的作品
for i=1:N:
X = torch.Tensor([[1,2,3], [3,2,5]])
#Y is a pytorch tensor
Y[i] = X
我想知道怎样才能用Py手电筒来实现这一点。
例如,我有一个N B x H张量列表(即N x B x H张量)和一个N向量列表(即N x B张量)。我要把列表中的每个B x H张量乘以相应的B维张量,从而得到N x H张量。
我知道如何使用单个for-loop和PyTorch来实现计算,但是有矢量注入吗?(即不使用for-loop,只使用PyTorch/numpy操作)