numel()函数：返回数组中元素的个数 使用例子： params = sum(p.numel() for p in list(net.parameters())) / 1e6 # numel() print('#Params: %.1fM' % (params)) net.parameters()：是Pytorch用法，用来返回net网络中的参数 params：用来返回net网络中的参数的总数 继续阅读

获取tensor中一共包含多少个元素 import torch x = torch.randn(3,3) print("number elements of x is ",x.numel()) y = torch.randn(3,10,5) print("number elements of y is ",y.numel()) 输出： number elements of x is 9 number elements of 继续阅读

分类目录：《深入浅出Pytorch函数》总目录 相关文章： · 深入浅出TensorFlow2函数——tf.size · 深入浅出Pytorch函数——torch.numel · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.numel 语法 torch.numel(input) 参数 input: [torch.Tensor] 输入的张量 返回值 input张量元素的总数 实例 >>> a = torch.ra 继续阅读

numel就是"number of elements"的简写。numel()可以直接返回int类型的元素个数 import torcha = torch.randn(1, 2, 3, 4) b = a.numel() print(type(b)) # int print(b) # 24 通过numel()函数，我们可以迅速查看一个张量到底又多少元素。 继续阅读

Python中的整型是非常基础的数据类型之一，它在程序开发中经常被使用。Python内置了丰富的整型操作函数，可以方便地完成整型数据的处理。下面是Python中整型的常用内置函数：abs(x)：返回x的绝对值。divmod(a, b)：返回a除以b的商和余数，返回结果为一个元组。pow(x, y[, z])：返回x的y次幂，如果z存在，则返回x的y次幂对z取模的结果。hex(x)：将整数x转换为十六进制字符串。oct(x)：将整数x转换为八进制字符串。bin(x)：将整数x转换为二进制字符串。i 继续阅读

元组是Python中的一个不可变序列，虽然它没有列表的灵活性，但是由于它是不可变的，因此在某些情况下它可以提供更好的性能和安全性。Python提供了一些内置函数来操作元组，这些函数可以方便地对元组进行操作。count()函数 count()函数用于统计元组中指定元素出现的次数，语法如下： tuple.count(element)其中，tuple是要统计的元组，element是要统计的元素。以下是一个例子： my_tuple = (1, 2, 3, 1, 2, 3) count_1 = my_ 继续阅读

def关键字用于定义 Python 中的一个函数，我们在上一章已经看到了。lambda关键字用于定义 Python 中的匿名函数。 通常，这样的功能意味着一次性使用。 Syntax: lambda [arguments] : expression λ函数在:符号后可以有零个或多个参数。 调用该函数时，执行:后的表达式。 Example: Lambda Function square = lambda x : x * x 上图，lambda 函数以lambd 继续阅读

Conv2d、conv2d是pytorch中进行卷积操作的2个类，虽然只是首字母大小写不同，使用起来方法也不一样，一个是类，一个是函数。 1 Conv2d Conv2d是torch.nn中的类 1.1 初始化 CLASS torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups 继续阅读

本文主要介绍Python内置函数locals()的使用方法及其应用场景。 一、locals()函数简介 locals()函数是Python内置函数之一，其作用是返回当前作用域中的所有局部变量和对应的值，以字典形式返回。 def example_func(): name = 'Alice' age = 30 print(locals()) example_func() # Output: {'name': 'Alice' 继续阅读

          看代码的时候遇到了，就随手记录下，算是帮助我记忆 numel 用法 n = numel(arry)n = numel(arry，某种条件) numel解释 n = numel(arry)，用于统计 arry 元素个数，我觉得，用 size() 也能实现，我觉得一般用不到他n = numel(arry，某种条件) 用于统计数组 继续阅读

如何统计网络的大小，可以试一试torch.numel()函数 torch.numel()函数，可以计算出单个tensor元素的个数 一、对单个tensor使用，求tensor元素的个数 x = torch.randn((1, 3, 5, 7)) x.numel() torch.numel() 输出105 二、求整个网络的参数 n_p = sum(x.numel() for x in model.parameters()) 继续阅读

转自：https://blog.csdn.net/xu380393916/article/details/97280035，感谢作者分享。 在使用pytorch的时候，模型训练时，不需要使用forward，只要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数 class Module(nn.Module):def __init__(self):super(Module, self).__init__()# 继续阅读