1.矩阵的转置 方法:t() 输出结果 transpose(维度下标1,维度下标2):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 2.矩阵的四则运算 矩阵 ...
import torch x torch.randint , , , , print x x x.permute , , print x 结果: 前: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , 后: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ...
2021-04-26 10:15 0 337 推荐指数:
1.矩阵的转置 方法:t() 输出结果 transpose(维度下标1,维度下标2):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 2.矩阵的四则运算 矩阵 ...
在pytorch中转置用的函数就只有这两个 transpose() permute() transpose() 函数返回输入矩阵input的转置。交换维度dim0和dim1 参数: input (Tensor) – 输入张量,必填 dim0 ...
PyTorch 两大转置函数 transpose() 和 permute(), 以及RuntimeError: invalid argument 2: view size is not compati 关心差别的可以直接看[3.不同点]和[4.连续性问题]前言在pytorch中转置用的函数就只 ...
import torch import numpy as np a = torch.tensor([[[1]]]) #只有一个数据的时候,获取其数值 print(a.item()) #tensor转化为nparray b = a.numpy() print(b,type(b),type ...
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 ...
首先,这两者是不能混淆也很容易混淆的,而混淆后代码其实是能跑通的,但结果肯定有差异,这就很恶心。 上面代码,在Faster-RCNN里,需要把rpn网络的一个输出,从batch_siz ...
pytorch 中的view、reshape、permute、transpose、contiguous 1、 contiguous https://stackoverflow.com/questions/48915810/pytorch-contiguous https ...
Cat 对数据沿着某一维度进行拼接。cat后数据的总维数不变. 比如下面代码对两个2维tensor(分别为2*3,1*3)进行拼接,拼接完后变为3*3还是2维的tensor。 import torch torch.manual_seed(1) x = torch.randn(2,3 ...