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 ...
具體示例如下,注意觀察維度的變化 .改變tensor維度的操作:transpose view permute t expand repeat .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 .壓縮和擴展維度:改變tensor中只有 個維度的tensor torch.squeeze input, dim None, out None Tensor 除去輸入張量 ...
2019-12-11 11:16 0 3834 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 ...
squeeze(): squeeze(arg)表示第arg維的維度值為1,則去掉該維度。否則tensor不變。(即若tensor.shape()[arg] = 1,則去掉該維度) unsqueeze(): unsqueeze(arg)與squeeze(arg)作用相反,表示在第arg維 ...
cat是concatnate的意思:拼接,聯系在一起。 先說cat( )的普通用法 如果我們有兩個tensor是A和B,想把他們拼接在一起,需要如下操作: ...
------------恢復內容開始------------ 概括: 一. view/reshape 作用幾乎一模一樣,保證size不變:意思就是各維度相乘之積相等(numel()),且具有物理意義,別瞎變,要不然破壞數據污染數據; 數據的存儲、維度順序 ...
涉及的方法有下面幾種: 拼接張量 torch.cat(seq, dim=0, 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 ...
對於 PyTorch 的基本數據對象 Tensor (張量),在處理問題時,需要經常改變數據的維度,以便於后期的計算和進一步處理,本文旨在列舉一些維度變換的方法並舉例,方便大家查看。 維度查看:torch.Tensor.size() 查看當前 tensor 的維度 舉個 ...
1 torch.cat 將兩個tensor在指定維度進行拼接 2 torch.stack 增加新的維度進行堆疊 3 torch.permute 調整tensor的維度順序,相當於更靈活的transpose 4 tensor.contiguous view只能 ...
總結: 這里的關鍵詞參數dim的理解和cat方法中有些區別。 cat方法中可以理解為原tensor的維度,dim=0,就是沿着原來的0軸進行拼接,dim=1,就是沿着原來的1軸進行拼接。 stack方法中的dim則是指向 ...