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】。
开发者到底应该学习哪种编程语言才能获得机器学习或数据科学这类工作呢？这是一个非常重要的问题。我们在许多论坛上都有讨论过。现在，我可以提供我自己的答案并解释原因，但我们先看一些数据。毕竟，...
本文主要研究的是Python机器学习logistic回归的相关内容，同时介绍了一些机器学习中的概念，具体如下。 Logistic回归的主要目的：寻找一个非线性函数sigmod最佳的拟合参...
round( )函数简介 菜鸟教程中介绍到，round() 函数作用就是，返回浮点数x的四舍五入值。 > round( x [, n] ) 参数x，n均为数值表达式，返回值...
如下所示： ''' 以下代码均为讲解，不能实际操作 ''' ''' 博客园 Infi_chu ''' ''' 模块的优点： 1.高可维护性 2.可以大大减少编写的代码量 模块一共有...
前言 本文通过示例给大家介绍了python嵌套字典比较值，取值，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。 示例代码 #取值import types allGu...