張量操作 一、張量的拼接與切分 1.1 torch.cat() 功能:將張量按維度dim進行拼接 tensors:張量序列 dim:要拼接的維度 1.2 torch.stack() 功能:在新創建的維度的上進行拼接 tensors:張量序列 dim:要拼接的維度(如果dim為新 ...
一 張量的維度操作 .squezee amp unsqueeze .張量擴散,在指定維度上將原來的張量擴展到指定大小,比如原來x是 ,輸入size為 , ,可以將其擴大成 , 為原來 個元素的復制 .轉置,torch.transpose 只能交換兩個維度 permute沒有限制 .改變形狀,view amp reshape 兩者作用一樣,區別在於是當從多的維度變到少的維度時,如果張量不是在連續內存 ...
2019-11-20 15:47 0 2632 推薦指數:
張量操作 一、張量的拼接與切分 1.1 torch.cat() 功能:將張量按維度dim進行拼接 tensors:張量序列 dim:要拼接的維度 1.2 torch.stack() 功能:在新創建的維度的上進行拼接 tensors:張量序列 dim:要拼接的維度(如果dim為新 ...
張量基本概念: 張量其實就是tensor,和tensorflow里的基礎數據結構相同,本質就是N維數組; 張量的提出本質是為了優化底層數學計算速度; C++和python這種解釋型語言相比之所以有優越性,本質就是因為所有類似於內置類型的數值都是采用連續內存直接存儲; 而python ...
Tensor 概念 張量的數學概念: 張量是一個多維數組,它是標量、向量、矩陣的高位擴展 張量在pytorch中的概念: tensor之前是和pytorch早期版本中的variable一起使用的。 variable是torch.autograd的數據類型,主要用於封裝tensor ...
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 ...
Tensor.expand(*sizes) → 張量 返回自張量的新視圖,單例維度擴展到更大的尺寸。 傳遞 -1 作為維度的大小意味着不更改該維度的大小。 Tensor 也可以擴展到更多的維度,新的維度會附加在前面。 對於新維度,大小不能設置為 -1。 擴展張量不會分配新的內存,而只會 ...
1.Broadcasting Broadcasting能夠實現Tensor自動維度增加(unsqueeze)與維度擴展(expand),以使兩個Tensor的shape一致,從而完成某些操作,主要按照如下步驟進行: 從最后面的維度開始匹配(一般后面理解為小維度); 在前面插入若干維度 ...
pytorch張量數據類型入門1、對於pytorch的深度學習框架,其基本的數據類型屬於張量數據類型,即Tensor數據類型,對於python里面的int,float,int array,flaot array對應於pytorch里面即在前面加一個Tensor即可——intTensor ...
1.數據類型 如何表示string? One-hot [0,1,0,0,...] Embedding Word2vec,glove 類型推斷 標量 張量 四維適合表示圖片類型 eg ...