本文列举的框架源码基于PyTorch1.0,交互语 ...
.矩阵的转置 方法:t 输出结果 transpose 维度下标 ,维度下标 :任意两个维度之间的转换 输出结果 permute 维度的下标 :所有维度之间的任意转换 输出结果 .矩阵的四则运算 矩阵的加法: 行 列矩阵 行 列矩阵: 输出结果 行 列矩阵 行 列矩阵:会先将第二个矩阵复制一行,然后再相加 输出结果 行 列矩阵 行 列矩阵:会先将第一个矩阵复制成三列,然后将第二个矩阵复制成两行,再 ...
2020-10-05 21:39 0 3004 推荐指数:
本文列举的框架源码基于PyTorch1.0,交互语 ...
创建tensor: 1.numpy向量转tensor: a=np.array([2,2,2]) b=torch.from_numpy(a) 2.列表转tensor: a=torch.tensor([2,2]) b=torch.FloatTensor([2,2 ...
引言 本篇介绍tensor的维度变化。 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 ...
(此文为个人学习pytorch时的笔记,便于之后的查询) Tensor基本操作 创建tensor: 1.numpy向量转tensor: 2.列表转tensor: 3.利用大写接受shape创建: 默认下,Tensor为‘torch.FloatTensor’类型 ...
1.基本概念 标量:就是一个数,是0维的,只有大小,没有方向 向量:是1*n的一列数,是1维的,有大小,也有方向 张量:是n*n的一堆数,是2维的,n个向量合并而成 ...
1.矩阵的分割 方法:split(分割长度,所分割的维度),split([分割所占的百分比],所分割的维度) 输出结果 2.tensor的属性统计 min(dim=1):返回第一维的所有最小值,以及下标 max(dim=1):返回第一维的所有最大值 ...
数据本身不发生改变,数据的访问方式发生了改变 1.维度的扩展 函数:unsqueeze() 输出结果 注意,第5维前加1维,就会出错 连续 ...
1.查看数据类型 2.类型转换 方法一:简单后缀转换 方法二:使用torch.type()函数 方法三:使用type_as(tensor)将tensor转换为指定tensor的类型 3.tensor创建--指定维度和数据类型 ...