1. 擴展Tensor維度 相信剛接觸Pytorch的寶寶們,會遇到這樣一個問題,輸入的數據維度和實驗需要維度不一致,輸入的可能是2維數據或3維數據,實驗需要用到3維或4維數據,那么我們需要擴展這個維度。其實特別簡單,只要對數據加一個擴展維度方法就可以了。 1.1 ...
涉及的方法有下面幾種: 拼接張量 torch.cat seq, dim , out None Tensor 在指定的維度dim上對序列seq進行連接操作。 參數: seq sequence of Tensors Python序列或相同類型的張量序列 dim int, optional 沿着此維度連接張量 out Tensor, optional 輸出參數 拼接張量 torch.stack Tens ...
2019-04-10 15:09 0 11182 推薦指數:
1. 擴展Tensor維度 相信剛接觸Pytorch的寶寶們,會遇到這樣一個問題,輸入的數據維度和實驗需要維度不一致,輸入的可能是2維數據或3維數據,實驗需要用到3維或4維數據,那么我們需要擴展這個維度。其實特別簡單,只要對數據加一個擴展維度方法就可以了。 1.1 ...
Tensor類的成員函數dim()可以返回張量的維度,shape屬性與成員函數size()返回張量的具體維度分量,如下代碼定義了一個兩行三列的張量: f = torch.randn(2, 3) print(f.dim()) print(f.size()) print ...
目錄 0,有時間看源碼還是看看源碼吧,不然永遠是個菜雞。。。雖然看了也還是菜雞。。。 0,常用方法總結 1,張量擴增(expand, repeat) 2,維度擴展(unsqueeze,切片) 3,梯度取反(Function) 4,求梯度 5,CNN ...
1.reshape實現矩陣的維度變化 1)reshape函數參數-1的意思 大意是說,數組新的shape屬性應該要與原來的配套,如果等於-1的話,那么Numpy會根據剩下的維度計算出數組的另外一個shape屬性值。例如:有一個數組z,它的shape屬性是(4, 4) 先前 ...
1、tf.concat tf.concat的作用主要是將向量按指定維連起來,其余維度不變;而1.0版本以后,函數的用法變成: t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] #按照第0維連接 tf.concat ...
out.squeeze(dim=1) out.squeeze_(dim=1) ...
(1-1)pytorch張量數據的索引與切片操作1、對於張量數據的索引操作主要有以下幾種方式:a=torch.rand(4,3,28,28):DIM=4的張量數據a(1)a[:2]:取第一個維度的前2個維度數據(不包括2);(2)a[:2,:1,:,:]:取第一個維度的前兩個數據,取第2個維度的前 ...
具體示例如下,注意觀察維度的變化 1.改變tensor維度的操作:transpose、view、permute、t()、expand、repeat 2.tensor的拼接:cat、stack 除了要拼接的維度可以不相等,其他維度必須相等 3.壓縮和擴展維度 ...