1, 创建pytorch 的Tensor张量：2, cpu上的tensor和GPU即pytorch创建的tensor的相互转化3, tensor和numpy的转化4, torch的GPU tensor保存为图片5, 堆叠矩阵，形成彩色图片6, 从numpy数组保存图片7, 读取图片为矩阵:8, 保存矩阵为图片:
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JAVA 实现jpg/tif/bmp 等图片之间格式得互相转换
将任意图片转换为C语言数组的程序，非常好用。直接流览打开bmp或JPG图片，点convert即可转换为同名的.c文件，方便在嵌入式硬件，应用编译时，没有文件系统不能读取文件的问题。
将图片转换为C数组的工具imageToLCD,功能强大.适合嵌入式开发.
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nn.DataParallel pytorch中使用GPU非常方便和简单: import torch import torch.nn as nn input_size = 5 output_size
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深度学习框架,cpu版本的pytorch,在python3.6+ pytorch1.5.1 cpu_torcvision0.6.1
TensorPi 使用PyTorch进行低阶张量学习。
主要介绍了Pytorch中的variable, tensor与numpy相互转化的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学
显卡：GTX 1066简单测试：GPU比CPU快5秒在跑的时候可以让加些选项：
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