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有关Pytorch的功课老师能帮忙补习吗?

我在美国上学,这学期刚接触Pytorch,之前没什么基础,所以不太会操作,但我们的功课还一直离不开这个,尤其是Pytorch转换这部分的内容我一直没搞明白,请问老师能帮我补习吗?如果能举例说明就更好了~

最佳答案
  • 课程顾问-小管家
    课程顾问-小管家 2023-04-27 02:24:56
    立即咨询

      同学你好,我们的美国课程辅导老师可以帮助同学补习Pytorch相关功课。因为同学刚接触Pytorch,所以基础相对薄弱,我们的老师会根据同学的实际情况规划课程,帮助同学奠定Pytorch知识基础,随后指导同学将所学内容应用于实际操作当中。根据问题描述来看,同学目前最想了解的问题是Pytorch转换方面的内容,那么我们就先对此进行简单介绍:

      所有TorchVision数据集都有两个参数:transform用于修改特征,target_transform用于修改标签,两者均接受包含转换逻辑的可调用对象。

      示例:

      import torch

      from torchvision import datasets

      from torchvision.transforms import ToTensor, Lambda

      ds = datasets.FashionMNIST(

          root="data",

          train=True,

          download=True,

          transform=ToTensor(),

          target_transform=Lambda(lambda y: torch.zeros(10, dtype=torch.float).scatter_(0, torch.tensor(y), value=1))

      )

      输出:

    Pytorch辅导

      ToTensor()

      ToTensor将PIL图像或NumPy ndarray转换为FloatTensor。并在[0., 1.]范围内缩放图像的像素强度值。

      Lambda转换

      Lambda转换适用于任何用户定义的Lambda函数。这里,我们定义了一个函数来将整数转换为单热编码的张量。首先创建一个大小为10(数据集中标签的数量)的零张量并调用scatter_,在标签y给定的索引上赋值为1即(value=1)。

      target_transform = Lambda(lambda y: torch.zeros(

          10, dtype=torch.float).scatter_(dim=0, index=torch.tensor(y), value=1))

      以上就是Pytorch转换的简单介绍和操作示例。如果同学还有其他疑问,可以通过文章下方的微信和我们的课程辅导老师联系,老师会在第一时间进行解答哟。

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