原文:tensor维度变换

维度变换是tensorflow中的重要模块之一,前面mnist实战模块我们使用了图片数据的压平操作,它就是维度变换的应用之一。 在详解维度变换的方法之前,这里先介绍一下View 视图 的概念。所谓View,简单的可以理解成我们对一个tensor不同维度关系的认识。举个例子,一个 b, , , 的tensor 可以理解为mnist数据集的一组图片 ,对于这样一组图片,我们可以有一下几种理解方式: 按 ...

2020-01-18 08:17 1 2351 推荐指数:

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tensor维度变换

目录 tensor维度变换 view以及reshape的用法 squeeze与unsqueeze用法 unsqueeze squeeze expand与repeat用法 ...

Tue Sep 01 18:33:00 CST 2020 0 787
PyTorch中Tensor维度变换实现

对于 PyTorch 的基本数据对象 Tensor (张量),在处理问题时,需要经常改变数据的维度,以便于后期的计算和进一步处理,本文旨在列举一些维度变换的方法并举例,方便大家查看。 维度查看:torch.Tensor.size() 查看当前 tensor维度 举个 ...

Sun Nov 10 04:54:00 CST 2019 0 1126
Pytorch 扩展Tensor维度、压缩Tensor维度

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 ...

Tue May 05 19:13:00 CST 2020 0 11921
[TensorFlow]Tensor维度理解

http://wossoneri.github.io/2017/11/15/[Tensorflow]The-dimension-of-Tensor/ Tensor维度理解 Tensor在Tensorflow中是N维矩阵,所以涉及到Tensor的方法,也都是对矩阵的处理。由于是多维 ...

Wed Dec 13 05:51:00 CST 2017 0 8850
tensorflow中tensor的静态维度和动态维度

tf中使用张量(tensor)这种数据结构来表示所有的数据,可以把张量看成是一个具有n个维度的数组或列表,张量会在各个节点之间流动,参与计算。 张量具有静态维度和动态维度。 在图构建过程中定义的张量拥有的维度是静态维度,这个维度可以被定义为不确定的,例如定义一个tensor维度是[None,10 ...

Sat Mar 31 18:36:00 CST 2018 0 1000
Tensor的创建和维度的查看

常见的Tensor创建方法 1,基础Tensor函数:torch.Tensor(2,2)32位浮点型 2,指定类型: torch.DoubleTensor(2,2)64位浮点型 3,使用python的列表序列:torch.Tensor([[1,2],[3,4]]) 4,默认值 ...

Mon Jan 18 23:12:00 CST 2021 0 431
Pytorch-tensor维度变化

引言 本篇介绍tensor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 ...

Tue Sep 24 05:33:00 CST 2019 0 3207
TensorFlow2-维度变换

目录 TensorFlow2-维度变换 Outline(大纲) 图片视图 First Reshape(重塑视图) Second Reshape(恢复视图) Transpose(转置) Expand_dims(增加维度) Squeeze(挤压维度 ...

Fri May 10 05:07:00 CST 2019 0 1270
 
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