permute
prediction = input.view(bs, self.num_anchors, self.bbox_attrs, in_h, in_w).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous()
转置：
import torch x = torch.linspace(1, 9, steps=9).view(3, 3) b=x.permute(1,0) print(b) print(b.permute(1,0))
以上这篇pytorch permute维度转换方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。
数据丢失(缺失)在现实生活中总是一个问题。 机器学习和数据挖掘等领域由于数据缺失导致的数据质量差，在模型预测的准确性上面临着严重的问题。 在这些领域，缺失值处理是使模型更加准确和有效的重...
摘要 一直比较想知道图片经过卷积之后中间层的结果，于是使用pytorch写了一个脚本查看，先看效果 这是原图，随便从网上下载的一张大概224*224大小的图片，如下 网络介绍 我们使用...
本文实例为大家分享了python 3.6.7端口扫描器的具体代码，供大家参考，具体内容如下 环境：python 3.6.7 # -*- coding: utf-8 -*- impor...
本文实例讲述了Python列表list解析操作。分享给大家供大家参考，具体如下： #coding=utf8 print ''''' Python在一行中使用一个for循环将所有值放到...
本文实例讲述了Python实现监控Nginx配置文件的不同并发送邮件报警功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 因为项目中经常涉及到多个Nginx之间的配置文件更改，可能回导致最后Ngi...