要計算方陣的行列式，我們可以使用 `torch.linalg.det()` 方法。它返回一個包含計算出的行列式的新的張量。它接受一個方陣、一批方陣以及方陣的批次作為輸入。它支援浮點型、雙精度浮點型、複數浮點型和複數雙精度浮點型資料型別的矩陣。我們也可以使用 `torch.det()` 方法來計算行列式，它是 `torch.linalg.det()` 方法的別名。語法：`torch.linalg.det(mat)` `torch.det(mat)` 其中 mat 是一個方陣或方陣的批次。矩陣是一個二維的 torch 張量。步驟：我們可以使用以下步驟來計算方陣的行列式 - 匯入所需的庫。在…… 閱讀更多

要計算張量元素的邏輯函式，我們使用 `torch.special.expit()` 方法。它返回一個新的張量，其中包含逐元素計算的邏輯函式。它接受任何維度的 torch 張量。我們也可以使用 `torch.sigmoid()` 方法來計算張量元素的邏輯函式，它是 `torch.special.expit()` 方法的別名。語法：`torch.special.expit(input)` `torch.sigmoid(input)` 其中 input 是任何維度的 torch 張量。步驟：我們可以使用以下步驟來逐元素計算張量的邏輯 sigmoid 函式 - 匯入所需的庫。在以下所有示例中，所需的 Python 庫是 torch。確保你已經安裝了它。import ... 閱讀更多

要計算張量的誤差函式，我們使用 `torch.special.erf()` 方法。它返回一個包含計算出的誤差函式的新張量。它接受任何維度的 torch 張量。它也稱為高斯誤差函式步驟：我們可以使用以下步驟來逐元素計算張量的誤差函式 - 匯入所需的庫。在以下所有示例中，所需的 Python 庫是 torch。確保你已經安裝了它。import torch 定義一個 torch 張量。這裡我們定義一個包含隨機數的二維張量。tensor = torch.randn(2, 3, 3) 使用 torch.special.erf(tensor) 計算上面定義的張量的誤差函式。可選地… 閱讀更多

要計算輸入張量的逐元素熵，我們使用 `torch.special.entr()` 方法。它返回一個包含逐元素計算的熵的新張量。如果張量的元素為負，則熵為負無窮大。如果張量的元素為零，則熵為零。正數元素的熵計算為元素與其自然對數乘積的負值。它接受任何維度的 torch 張量。步驟：我們可以使用以下步驟來逐元素計算張量的熵 - 匯入所需的庫。在以下所有示例中，所需的 Python 庫是 torch。… 閱讀更多

ToPILImage() 變換將 torch 張量轉換為 PIL 圖片。torchvision.transforms 模組提供了許多重要的變換，可用於對影像資料執行不同型別的操作。ToPILImage() 接受形狀為 [C, H, W] 的 torch 張量，其中 C、H 和 W 分別是相應 PIL 圖片的通道數、圖片高度和寬度。步驟：我們可以使用以下步驟將 torch 張量轉換為 PIL 圖片 - 匯入所需的庫。在以下所有示例中，所需的 Python 庫是 torch、Pillow 和 torchvision。確保你已經安裝了它們。import torch … 閱讀更多

RandomErasing() 變換會隨機選擇輸入影像中的矩形區域並擦除其畫素。torchvision.transforms 模組提供了許多重要的變換，可用於對影像資料執行不同型別的操作。RandomErasing() 變換僅接受任何大小的張量影像。張量影像是 torch 張量。由於此變換僅支援張量影像，因此應首先將 PIL 影像轉換為 torch 張量。應用 RandomErasing() 變換後，我們將 torch 張量影像轉換為 PIL 影像。步驟：我們可以使用以下步驟來隨機選擇輸入影像中的矩形區域並… 閱讀更多

Normalize() 變換使用均值和標準差歸一化影像。torchvision.transforms 模組提供了許多重要的變換，可用於對影像資料執行不同型別的操作。Normalize() 僅接受任何大小的張量影像。張量影像是 torch 張量。張量影像可以有 n 個通道。Normalize() 變換為每個通道歸一化張量影像。由於此變換僅支援張量影像，因此應首先將 PIL 影像轉換為 torch 張量。應用 Normalize() 變換後，我們將歸一化的 torch 張量轉換為 PIL 影像。步驟：我們可以使用… 閱讀更多

RandomInvert() 變換會以給定機率隨機反轉影像的顏色。torchvision.transforms 模組提供了許多重要的變換，可用於對影像資料執行不同型別的操作。RandomInvert() 接受 PIL 和張量影像或張量影像批次。張量影像是具有形狀 [3, H, W] 的 PyTorch 張量，其中 H 是影像高度，W 是影像寬度。張量影像批次也是一個 torch 張量，其形狀為 [B, 3, H, W]，其中 B 是批次中的影像數量。語法：`torchvision.transforms.RandomInvert(p)(img)` 它返回一個隨機顏色反轉的… 閱讀更多

torchvision.transforms 模組提供了許多重要的變換，可用於對影像資料執行不同型別的操作。GaussianBlur() 變換用於使用隨機選擇的 Gaussian 模糊來模糊影像。GaussianBlur() 變換接受 PIL 和張量影像或張量影像批次。張量影像是具有形狀 [3, H, W] 的 PyTorch 張量，其中 H 是影像高度，W 是影像寬度。張量影像批次也是一個 torch 張量，其形狀為 [B, 3, H, W]，其中 B 是批次中的影像數量。語法：`torchvision.transforms.GaussianBlur(kernel_size, sigma=(0.1, .2))(img)` kernel_size – … 閱讀更多

Resize() 變換將輸入影像調整為給定大小。它是 torchvision.transforms 模組提供的變換之一。Resize() 接受 PIL 影像和張量影像。張量影像是一個形狀為 [C, H, W] 的 torch 張量，其中 C 是通道數，H 是影像高度，W 是影像寬度。此變換還接受一批張量影像，這是一個形狀為 [B, C, H, W] 的張量，其中 B 是批次中的影像數量。如果影像既不是 PIL 影像也不是張量影像，則我們首先將其轉換……閱讀更多