文章来源：https://www.jianshu.com/p/01577e86e506 pytorch中的 2D 卷积层 和 2D 反卷积层 函数分别如下： 我不禁有疑问： 问题1： 两个函数的参数为什么几乎一致呢？ 问题2： 反卷积层中的 output_padding ...

在keras中，数据是以张量的形式表示的，张量的形状称之为shape，表示从最外层向量逐步到达最底层向量的降维解包过程。“维”的也叫“阶”，形状指的是维度数和每维的大小。比如，一个一阶的张量[1,2,3]的shape是(3,); 一个二阶的张量[[1,2,3],[4,5,6]]的shape ...

　　shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。它的输入参数可以使一个整数表示维度，也可以是一个矩阵。这么说你可能不太理解，我们还是用各种例子来说明他的用法： 一维矩阵[1]返回值为(1L ...

python: numpy--函数 shape用法 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/u010758410/article/details/71554224 shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是查看矩阵或者数组的维数 ...

shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。它的输入参数可以使一个整数表示维度，也可以是一个矩阵。这么说你可能不太理解，我们还是用各种例子来说明他的用法： 一维矩阵[1]返回值为(1L ...

理解 我的理解就是将原来的tensor在进行维度的更改（根据参数的输入进行更改）后再进行输出，其实就是更换了tensor的一种查看方式 例子 输出结果为 同样的： ...

相当于numpy中resize（）的功能，但是用法可能不太一样。 我的理解是： 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[[[1,2,3],[4,5,6 ...

def tensor2im(image_tensor, imtype=np.uint8, normalize=True): image_numpy = image_tensor.cpu( ...