数据本身不发生改变,数据的访问方式发生了改变 1.维度的扩展 函数:unsqueeze() 输出结果 注意,第5维前加1维,就会出错 连续扩维:unsqueeze() 输出结果 2.挤压维度 函数 ...
引言 本篇介绍tensor的维度变化。 维度变化改变的是数据的理解方式 view reshape:大小不变的条件下,转变shape squeeze unsqueeze:减少 增加维度 transpose t permute:转置,单次 多次交换 expand repeat:维度扩展 view reshape 在pytorch . 的时候,默认是view .为了与numpy一致 . 以后增加了re ...
2019-09-23 21:33 0 3207 推荐指数:
数据本身不发生改变,数据的访问方式发生了改变 1.维度的扩展 函数:unsqueeze() 输出结果 注意,第5维前加1维,就会出错 连续扩维:unsqueeze() 输出结果 2.挤压维度 函数 ...
本文列举的框架源码基于PyTorch1.0,交互语 ...
创建tensor: 1.numpy向量转tensor: a=np.array([2,2,2]) b=torch.from_numpy(a) 2.列表转tensor: a=torch.tensor([2,2]) b=torch.FloatTensor([2,2 ...
1.矩阵的转置 方法:t() 输出结果 transpose(维度下标1,维度下标2):任意两个维度之间的转换 输出结果 permute(维度的下标):所有维度之间的任意转换 输出结果 2.矩阵的四则运算 矩阵 ...
(此文为个人学习pytorch时的笔记,便于之后的查询) Tensor基本操作 创建tensor: 1.numpy向量转tensor: 2.列表转tensor: 3.利用大写接受shape创建: 默认下,Tensor为‘torch.FloatTensor’类型 ...
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 ...
a.size():输出a的某一维度中元素的个数,若未指定维度,则计算所有元素的个数 a.sh ...
1.矩阵的分割 方法:split(分割长度,所分割的维度),split([分割所占的百分比],所分割的维度) 输出结果 2.tensor的属性统计 min(dim=1):返回第一维的所有最小值,以及下标 max(dim=1):返回第一维的所有最大值 ...