要计算方阵的行列式，我们可以使用 `torch.linalg.det()` 方法。它返回一个包含计算出的行列式的新的张量。它接受一个方阵、一批方阵以及方阵的批次作为输入。它支持浮点型、双精度浮点型、复数浮点型和复数双精度浮点型数据类型的矩阵。我们也可以使用 `torch.det()` 方法来计算行列式，它是 `torch.linalg.det()` 方法的别名。语法：`torch.linalg.det(mat)` `torch.det(mat)` 其中 mat 是一个方阵或方阵的批次。矩阵是一个二维的 torch 张量。步骤：我们可以使用以下步骤来计算方阵的行列式 - 导入所需的库。在…… 阅读更多

要计算张量元素的逻辑函数，我们使用 `torch.special.expit()` 方法。它返回一个新的张量，其中包含逐元素计算的逻辑函数。它接受任何维度的 torch 张量。我们也可以使用 `torch.sigmoid()` 方法来计算张量元素的逻辑函数，它是 `torch.special.expit()` 方法的别名。语法：`torch.special.expit(input)` `torch.sigmoid(input)` 其中 input 是任何维度的 torch 张量。步骤：我们可以使用以下步骤来逐元素计算张量的逻辑 sigmoid 函数 - 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch。确保你已经安装了它。import ... 阅读更多

要计算张量的误差函数，我们使用 `torch.special.erf()` 方法。它返回一个包含计算出的误差函数的新张量。它接受任何维度的 torch 张量。它也称为高斯误差函数步骤：我们可以使用以下步骤来逐元素计算张量的误差函数 - 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch。确保你已经安装了它。import torch 定义一个 torch 张量。这里我们定义一个包含随机数的二维张量。tensor = torch.randn(2, 3, 3) 使用 torch.special.erf(tensor) 计算上面定义的张量的误差函数。可选地… 阅读更多

要计算输入张量的逐元素熵，我们使用 `torch.special.entr()` 方法。它返回一个包含逐元素计算的熵的新张量。如果张量的元素为负，则熵为负无穷大。如果张量的元素为零，则熵为零。正数元素的熵计算为元素与其自然对数乘积的负值。它接受任何维度的 torch 张量。步骤：我们可以使用以下步骤来逐元素计算张量的熵 - 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch。… 阅读更多

ToPILImage() 变换将 torch 张量转换为 PIL 图片。torchvision.transforms 模块提供了许多重要的变换，可用于对图像数据执行不同类型的操作。ToPILImage() 接受形状为 [C, H, W] 的 torch 张量，其中 C、H 和 W 分别是相应 PIL 图片的通道数、图片高度和宽度。步骤：我们可以使用以下步骤将 torch 张量转换为 PIL 图片 - 导入所需的库。在以下所有示例中，所需的 Python 库是 torch、Pillow 和 torchvision。确保你已经安装了它们。import torch … 阅读更多

RandomErasing() 变换会随机选择输入图像中的矩形区域并擦除其像素。torchvision.transforms 模块提供了许多重要的变换，可用于对图像数据执行不同类型的操作。RandomErasing() 变换仅接受任何大小的张量图像。张量图像是 torch 张量。由于此变换仅支持张量图像，因此应首先将 PIL 图像转换为 torch 张量。应用 RandomErasing() 变换后，我们将 torch 张量图像转换为 PIL 图像。步骤：我们可以使用以下步骤来随机选择输入图像中的矩形区域并… 阅读更多

Normalize() 变换使用均值和标准差归一化图像。torchvision.transforms 模块提供了许多重要的变换，可用于对图像数据执行不同类型的操作。Normalize() 仅接受任何大小的张量图像。张量图像是 torch 张量。张量图像可以有 n 个通道。Normalize() 变换为每个通道归一化张量图像。由于此变换仅支持张量图像，因此应首先将 PIL 图像转换为 torch 张量。应用 Normalize() 变换后，我们将归一化的 torch 张量转换为 PIL 图像。步骤：我们可以使用… 阅读更多

RandomInvert() 变换会以给定概率随机反转图像的颜色。torchvision.transforms 模块提供了许多重要的变换，可用于对图像数据执行不同类型的操作。RandomInvert() 接受 PIL 和张量图像或张量图像批次。张量图像是具有形状 [3, H, W] 的 PyTorch 张量，其中 H 是图像高度，W 是图像宽度。张量图像批次也是一个 torch 张量，其形状为 [B, 3, H, W]，其中 B 是批次中的图像数量。语法：`torchvision.transforms.RandomInvert(p)(img)` 它返回一个随机颜色反转的… 阅读更多

torchvision.transforms 模块提供了许多重要的变换，可用于对图像数据执行不同类型的操作。GaussianBlur() 变换用于使用随机选择的 Gaussian 模糊来模糊图像。GaussianBlur() 变换接受 PIL 和张量图像或张量图像批次。张量图像是具有形状 [3, H, W] 的 PyTorch 张量，其中 H 是图像高度，W 是图像宽度。张量图像批次也是一个 torch 张量，其形状为 [B, 3, H, W]，其中 B 是批次中的图像数量。语法：`torchvision.transforms.GaussianBlur(kernel_size, sigma=(0.1, .2))(img)` kernel_size – … 阅读更多

Resize() 变换将输入图像调整为给定大小。它是 torchvision.transforms 模块提供的变换之一。Resize() 接受 PIL 图像和张量图像。张量图像是一个形状为 [C, H, W] 的 torch 张量，其中 C 是通道数，H 是图像高度，W 是图像宽度。此变换还接受一批张量图像，这是一个形状为 [B, C, H, W] 的张量，其中 B 是批次中的图像数量。如果图像既不是 PIL 图像也不是张量图像，则我们首先将其转换……阅读更多