pytorch 改变tensor尺寸的实现
改变Tensor尺寸的操作1.tensor.viewtensor.view方法，可以调整tensor的形状，但必须保证调整前后元
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改变Tensor尺寸的操作1.tensor.viewtensor.view方法，可以调整tensor的形状，但必须保证调整前后元
假设result1为tensor格式，首先将其化为array格式（注意只变成numpy还不行），之后存为txt和mat
我就废话不多说了，直接上代码吧！>>>importtorch>>>fromtorch.autogradimportVariable>&
torch.max()1.torch.max()简单来说是返回一个tensor中的最大值。例如：>>>si=torch.randn(4,5)>&
如下所示：importtorcha=torch.tensor([[0.01,0.011],[0.009,0.9]])mask=a.gt(0.01)print(mask)tensor比较大小可以
importtorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnF.upsample(input,size=None,scale_factor=None,mode='nearest',align_corners=
实验环境：tensorflow版本1.2.0，python2.7介绍惯例先展示函数：tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,
前言：由于公司使用钉钉，之前告警都是使用邮箱，但是这种协同效率比较低，所以调用钉
数据处理版本1#数据处理importosimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromPILimportImageimportnumpyasnp#定义自
实验发现，tensorflow的tensor张量的shape不支持直接作为tf.max_pool的参数，比如下面这种情况（