1. 扩展Tensor维度 相信刚接触Pytorch的宝宝们,会遇到这样一个问题,输入的数据维度和实验需要维度不一致,输入的可能是2维数据或3维数据,实验需要用到3维或4维数据,那么我们需要扩展这个维度。其实特别简单,只要对数据加一个扩展维度方法就可以了。 1.1 ...
涉及的方法有下面几种: 拼接张量 torch.cat seq, dim , out None Tensor 在指定的维度dim上对序列seq进行连接操作。 参数: seq sequence of Tensors Python序列或相同类型的张量序列 dim int, optional 沿着此维度连接张量 out Tensor, optional 输出参数 拼接张量 torch.stack Tens ...
2019-04-10 15:09 0 11182 推荐指数:
1. 扩展Tensor维度 相信刚接触Pytorch的宝宝们,会遇到这样一个问题,输入的数据维度和实验需要维度不一致,输入的可能是2维数据或3维数据,实验需要用到3维或4维数据,那么我们需要扩展这个维度。其实特别简单,只要对数据加一个扩展维度方法就可以了。 1.1 ...
Tensor类的成员函数dim()可以返回张量的维度,shape属性与成员函数size()返回张量的具体维度分量,如下代码定义了一个两行三列的张量: f = torch.randn(2, 3) print(f.dim()) print(f.size()) print ...
目录 0,有时间看源码还是看看源码吧,不然永远是个菜鸡。。。虽然看了也还是菜鸡。。。 0,常用方法总结 1,张量扩增(expand, repeat) 2,维度扩展(unsqueeze,切片) 3,梯度取反(Function) 4,求梯度 5,CNN ...
1.reshape实现矩阵的维度变化 1)reshape函数参数-1的意思 大意是说,数组新的shape属性应该要与原来的配套,如果等于-1的话,那么Numpy会根据剩下的维度计算出数组的另外一个shape属性值。例如:有一个数组z,它的shape属性是(4, 4) 先前 ...
1、tf.concat tf.concat的作用主要是将向量按指定维连起来,其余维度不变;而1.0版本以后,函数的用法变成: t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第0维连接 tf.concat ...
out.squeeze(dim=1) out.squeeze_(dim=1) ...
(1-1)pytorch张量数据的索引与切片操作1、对于张量数据的索引操作主要有以下几种方式:a=torch.rand(4,3,28,28):DIM=4的张量数据a(1)a[:2]:取第一个维度的前2个维度数据(不包括2);(2)a[:2,:1,:,:]:取第一个维度的前两个数据,取第2个维度的前 ...
具体示例如下,注意观察维度的变化 1.改变tensor维度的操作:transpose、view、permute、t()、expand、repeat 2.tensor的拼接:cat、stack 除了要拼接的维度可以不相等,其他维度必须相等 3.压缩和扩展维度 ...