1.ttt.py如下： import SimpleITK import torch print(torch.cuda.is_available()) pycharm上運行： TrueProcess finished with exit code 0 終端上運行： (framework_py38) [pacs@localhost Liver]$ python ttt.py 段錯誤(吐核) 2.ttt.py代碼改動impo

Pytorch的一些常见的用法 pytorch的一些操作和numpy比较类似，对于熟悉numpy的人比较友好，下面总结一些用法： Tensor (张量) ，有32 位浮点型torch.FloatTensor 、64 位浮点型torch.DoubleTensor 、16 位整型torch.Shor tTensor 、32 位整型torch.l

第一种神经网络的写法 假设这里有一个二分类问题： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import seaborn as snsn_data = torch.ones(100,2) x1 = torch.normal(n_data*2,1) y1 = tor

点上方蓝字计算机视觉联盟获取更多干货在右上方设为星标★，与你不见不散仅作分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除转载于：机器之心AI博士笔记系列推荐周志华《机器学习》手推笔记正式开源！可打印版本附pdf下载链接在开源框架领域，

公众号【计算机视觉联盟】后台回复【PyTorch】可以获得独家PyTorch学习教程pdf版 通过torch.linspace创建均分数列 张量 步长=（Start - end）/（Steps - 1） t = torch.linspace(2,10,5)print("torch.linspace(2,10,5)的输出结果\n"

目录第1关：Numpy桥第2关：Tensor 创建第3关：Tensor 切片及索引第4关：数学运算第5关：Reshape 第1关：Numpy桥 本关任务： 程序中将提供一个numpy.ndarray类型的变量np_data，利用下文所介绍的from_numpy 方法，转换