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 ...
一 张量的维度操作 .squezee amp unsqueeze .张量扩散,在指定维度上将原来的张量扩展到指定大小,比如原来x是 ,输入size为 , ,可以将其扩大成 , 为原来 个元素的复制 .转置,torch.transpose 只能交换两个维度 permute没有限制 .改变形状,view amp reshape 两者作用一样,区别在于是当从多的维度变到少的维度时,如果张量不是在连续内存 ...
2019-11-20 15:47 0 2632 推荐指数:
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 ...
张量基本概念: 张量其实就是tensor,和tensorflow里的基础数据结构相同,本质就是N维数组; 张量的提出本质是为了优化底层数学计算速度; C++和python这种解释型语言相比之所以有优越性,本质就是因为所有类似于内置类型的数值都是采用连续内存直接存储; 而python ...
Tensor 概念 张量的数学概念: 张量是一个多维数组,它是标量、向量、矩阵的高位扩展 张量在pytorch中的概念: tensor之前是和pytorch早期版本中的variable一起使用的。 variable是torch.autograd的数据类型,主要用于封装tensor ...
import torch import numpy as np print(torch.tensor([1,2,3])) print(torch.tensor(np.arange(15).reshape(3,5))) print(torch.empty([3,4])) print ...
Tensor.expand(*sizes) → 张量 返回自张量的新视图,单例维度扩展到更大的尺寸。 传递 -1 作为维度的大小意味着不更改该维度的大小。 Tensor 也可以扩展到更多的维度,新的维度会附加在前面。 对于新维度,大小不能设置为 -1。 扩展张量不会分配新的内存,而只会 ...
1.Broadcasting Broadcasting能够实现Tensor自动维度增加(unsqueeze)与维度扩展(expand),以使两个Tensor的shape一致,从而完成某些操作,主要按照如下步骤进行: 从最后面的维度开始匹配(一般后面理解为小维度); 在前面插入若干维度 ...
pytorch张量数据类型入门1、对于pytorch的深度学习框架,其基本的数据类型属于张量数据类型,即Tensor数据类型,对于python里面的int,float,int array,flaot array对应于pytorch里面即在前面加一个Tensor即可——intTensor ...
1.数据类型 如何表示string? One-hot [0,1,0,0,...] Embedding Word2vec,glove 类型推断 标量 张量 四维适合表示图片类型 eg ...