一、view函数 代码: 输出: 解释: 其中参数-1表示剩下的值的个数一起构成一个维度。 如上例中,第一个参数1将第一个维度的大小设定成1,后一个-1就是说第二个维度的大小=元素总数目/第一个维度的大小,此例中为3*4*5*7/1=420. 代码 ...
.View函数 把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据 这里应该是因为要求地址是连续存储的 ,然后按照参数组合成其他维度的tensor。比如说是不管你原先的数据是 , , , , , 还是 , , , , , ,因为它们排成一维向量都是 个元素,所以只要view后面的参数一致,得到的结果都是一样的。 小案例: 控制台输出: 参数不可为空。参数中的 就代表这个位置由其他位置的 ...
2020-08-09 10:50 0 849 推荐指数:
一、view函数 代码: 输出: 解释: 其中参数-1表示剩下的值的个数一起构成一个维度。 如上例中,第一个参数1将第一个维度的大小设定成1,后一个-1就是说第二个维度的大小=元素总数目/第一个维度的大小,此例中为3*4*5*7/1=420. 代码 ...
size() size()函数返回张量的各个维度的尺度。 squeeze() squeeze(input, dim=None),如果不给定dim,则把input的所有size为1的维度给移除;如果给定dim,则只移除给定的且size为1的维度。 ...
在numpy库中,经常会出现“秩为1的一维数组”(come from 吴恩达的深度学习,目前还没有搞清楚numpy中如此设计的意图)。比如: 注意这里的a的shape是[3] ,既不是 [1,3] 也不是 [3,1]。这就说明它既不是行向量也不是列向量,只是一个 ...
在pytorch中,我们经常对张量Tensor的维度进行压缩或者扩充(压缩或者扩充的维度为1)。其中经常使用的是squeeze()函数和unsqueeze函数; squeeze在英文中的意思就是“挤、压”,所以故名思议,squeeze()函数就是对张量的维度进行减少的操作,话不多说,我们直接看下 ...
一、unsqueeze()函数 1. 首先初始化一个a 可以看出a的维度为(2,3) 2. 在第二维增加一个维度,使其维度变为(2,1,3) 可以看出a的维度已经变为(2,1,3)了,同样如果需要在倒数第二个维度上增加一个维度,那么使用b.unsqueeze ...
一、_, predicted = torch.max(outputs.data, 1) 那么,这里的 下划线_ 表示什么意思? 首先,torch.max()这个函数返回的是两个值,第一个值是具体的value(我们用下划线_表示),第二个值是value所在的index(也就是predicted ...
一、unsqueeze()函数 1. 首先初始化一个a 可以看出a的维度为(2,3) 2. 在第二维增加一个维度,使其维度变为(2,1,3) 可以看出a的维度已经变为(2,1,3)了,同样如果需要在倒数第二个维度上增加一个维度,那么使用b.unsqueeze ...
Python squeeze()函数 作用:移除数组中维度为1的维度 函数形式:numpy.``squeeze(a, axis=None) 参数:axis: 选择数组中的某一维度移除, 如果选择形状输入大于1的轴,则会引发错误。 x = np.array ...