涉及的方法有下面几种: 拼接张量 torch.cat(seq, dim=0, 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 ...
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 , print f.dim print f.size print f.shape 输出结果: torch.Size , torch.Size , dim 的标量 维度为 的Tensor为标量,标量一般用在Loss这种地方。如 ...
2019-07-17 11:30 0 484 推荐指数:
涉及的方法有下面几种: 拼接张量 torch.cat(seq, dim=0, 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 ...
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 ...
(1-1)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 ...
out.squeeze(dim=1) out.squeeze_(dim=1) ...
相当于自动填充对应维度,维度相同后,再相加。 减法也是自动填充,得到相同的维度。 乘法也是自动填充为想同维度。 除法也是自动填充为相同纬度 ...
pytorch提供了clone、detach、copy_和new_tensor等多种张量的复制操作,尤其前两者在深度学习的网络架构中经常被使用,本文旨在对比这些操作的差别。 1. clone 返回一个和源张量同shape、dtype和device的张量,与源张量不共享数据内存,但提供梯度的回溯 ...
张量 Tensors 1、torch.is_tensor torch.is_tensor(obj) 用法:判断是否为张量,如果是 pytorch 张量,则返回 True。 参数:obj (Object) – 判断对象 例子: True ...
张量操作 一、张量的拼接与切分 1.1 torch.cat() 功能:将张量按维度dim进行拼接 tensors:张量序列 dim:要拼接的维度 1.2 torch.stack() 功能:在新创建的维度的上进行拼接 tensors:张量序列 dim:要拼接的维度(如果dim为新 ...