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onnx转ncnn报错Shape not supported yet! Gather not supported yet # axis=0 Unsupported unsqueeze axes ! U

# 在将pt模型转为onnx之后，将onnx转成ncnn./onnx2ncnn ~/projects/pytorch-classification/mobilenet.onnx mobilenet.param mobilenet.bin # 如果网络结构中用到了reshape或者view，可能会报以下错误Shape not supported yet!Gather not supported yet! # axis=0Unsupported unsque

torch.einsum()

讲解 对比学习论文中出现： # compute logits # Einstein sum is more intuitive # positive logits: Nx1 l_pos = torch.einsum('nc,nc->n', [q, k]).unsqueeze(-1) # negative logits: NxK l_neg = torch.einsum('nc,ck->nk', [q, self.queue.clone().detach(

维度的变换

view 和 reshape 操作 二者的功能和用法是相同的，不过要保证 view 的size整体不变，即numel（）一致 view操作会把维度信息给丢失掉，要记牢数据的存储顺序 a = torch.rand(4,1,28,28) b = a.view(4,28*28) #丢失两个维度 print(b) print(b.shape) c = a.view(4*28,28) #丢失

pytorch的杂七杂八

数据 contiguous() 博客 相当于深拷贝 scatter_() 博客 可以利用这个功能将pytorch 中mini batch中的返回的label转为one-hot类型的label label = torch.tensor([1,3,3,5]) one_hot_label = torch.zeros(mini_batch, out_planes).scatter_(1,label.unsqueeze(1),1) print(one_hot_

Pytorch函数1 torch.max\ torch.min\ torch.squeeze\ torch.unsqueeze\ torch.rand \randn \randint

1.torch.max(input)         输入input:任何形状的张量         输出:返回输入张量input中所有元素的最大值 。 import torch a = torch.randn((3,4,5)) b = torch.max(a) # 返回所有张量中的最大值 print(a) tensor([[[-0.5234, -2.3275, 1.8327, 0.53

Pytorch基础操作 —— 14. torch.unsqueeze 张量维度扩张

文章目录 torch.unsqueeze例程 torch.unsqueeze 与 torch.squeeze 正好相反，它允许用户在指定的位置扩张张量的维度。 其中，dim 的范围是 [ − i n

pytorch学习 中 torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()的区别与用法

1. torch.unsqueeze 详解 torch.unsqueeze(input, dim, out=None) torch.unsqueeze()这个函数主要是对数据维度进行扩充。给指定位置加上维数为一的维度，比如原本有个三行的数据（3），在0的位置加了一维就变成一行三列（1,3）。a.squeeze(N) 就是在a中指定位置N加上一个维数为1的维度

4:张量操作

  1：view reshape合并维度      【注】：合并维度。 2:unsqueeze插入维度    【注】当参数为正数是在前面插入，为负数时在后面插入。

PyTorch中squeeze()和unsqueeze()详解

pytorch中squeeze()和unsqueeze()作用 squeeze() squeeze() 用于在张量的指定维度插入新的维度 (为1) 得到维度提升的张量。 unsqueeze() unsqueeze() 用于移除指定或者所有维度大小为1的维度，从而得到维度减小的新张量。 演示代码： import torch a=torch.arange(0,6) b=a.v

2.pytorch中升维度的操作及需要注意的点

二、unsqueeze、unsqueeze_和None的使用及注意in_place操作 1.unsqueeze unsqueeze没有in_place，就不可以直接对原始张量进行赋值，需要重新对张量进行赋值。 image = torch.randn(3, 13, 13) # 升维,变成NCHW image = image.unsqueeze(dim=0) 2.unsqueeze_ unsqueeze_有in_pla

关于squeeze unsqueeze 以及expand的学习

参考链接 因为自己之前对于squeeze 以及unsqueeze应用较多，这里不再赘述，只给一个简单的例子 >>> import torch >>> a=torch.randn(2,1,10) >>> a tensor([[[ 2.0138, 0.5330, 0.1697, -2.1840, 1.1781, -0.2538, -1.9618, 2.5919, -0.1698, 0.7177]],