dim=0,按行求平均值,返回的形状是(1,列数) dim=1,按列求平均值,返回的形状是(行数,1) ...
keepdim True运算完之后的维度和原来一样,原来是三维数组现在还是三维数组 不过某一维度变成了 keepdim False运算完之后一般少一维度,求平均变为 的那一维没有了 axis k按第k维运算,其他维度不遍,第k维变为 shape of x:torch.Size , , torch.Size tensor . 所有值的平均值 ...
2020-09-05 10:55 0 1534 推荐指数:
dim=0,按行求平均值,返回的形状是(1,列数) dim=1,按列求平均值,返回的形状是(行数,1) ...
默认数据类型 在Pytorch中默认的全局数据类型是float32,用torch.Tensor创建的张量数据类型就是float32 参数 Tensor()如果值传递一个整数,则会生成一个随机的张量: import torch torch.Tensor(1) 输出:tensor([一个随机值 ...
不是python层面Tensor的剖析,是C层面的剖析。 看pytorch下lib库中的TH好一阵子了,TH也是torch7下面的一个重要的库。 可以在torch的github上看到相关文档。看了半天才发现pytorch借鉴了很多torch7的东西。 pytorch大量借鉴 ...
我们常见的有 axis=0,axis=1,axis=2 axis=-1 等。 通常我们看到别人的解释 axis 表示什么横轴纵轴之类的, 这种太难理解了。因为二维还好,高维根本不知道啥是横轴纵轴。 这里给出个人的理解: 对于矩阵我们都是用 [ ] 来表示。 我们从外向内 ...
的tensor组合成新的tensor,类似于c++中的三元操作符“?:” 指定条件返回01-t ...
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 ...
1. 设置打印精 Pytorch中tensor打印的数据长度需要使用torch.set_printoptions(precision=xx)进行设置,否则打印的长度会很短,给人一种精度不够的错觉: 2. 类型转换对精度的影响 这里考虑使用类型转换将单精度浮点转换为双精度浮点 ...
squeeze(): squeeze(arg)表示第arg维的维度值为1,则去掉该维度。否则tensor不变。(即若tensor.shape()[arg] = 1,则去掉该维度) unsqueeze(): unsqueeze(arg)与squeeze(arg)作用相反,表示在第arg维 ...