dim=0,按行求平均值,返回的形狀是(1,列數) dim=1,按列求平均值,返回的形狀是(行數,1) ...
keepdim True運算完之后的維度和原來一樣,原來是三維數組現在還是三維數組 不過某一維度變成了 keepdim False運算完之后一般少一維度,求平均變為 的那一維沒有了 axis k按第k維運算,其他維度不遍,第k維變為 shape of x:torch.Size , , torch.Size tensor . 所有值的平均值 ...
2020-09-05 10:55 0 1534 推薦指數:
dim=0,按行求平均值,返回的形狀是(1,列數) dim=1,按列求平均值,返回的形狀是(行數,1) ...
默認數據類型 在Pytorch中默認的全局數據類型是float32,用torch.Tensor創建的張量數據類型就是float32 參數 Tensor()如果值傳遞一個整數,則會生成一個隨機的張量: import torch torch.Tensor(1) 輸出:tensor([一個隨機值 ...
不是python層面Tensor的剖析,是C層面的剖析。 看pytorch下lib庫中的TH好一陣子了,TH也是torch7下面的一個重要的庫。 可以在torch的github上看到相關文檔。看了半天才發現pytorch借鑒了很多torch7的東西。 pytorch大量借鑒 ...
我們常見的有 axis=0,axis=1,axis=2 axis=-1 等。 通常我們看到別人的解釋 axis 表示什么橫軸縱軸之類的, 這種太難理解了。因為二維還好,高維根本不知道啥是橫軸縱軸。 這里給出個人的理解: 對於矩陣我們都是用 [ ] 來表示。 我們從外向內 ...
的tensor組合成新的tensor,類似於c++中的三元操作符“?:” 指定條件返回01-t ...
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 ...
1. 設置打印精 Pytorch中tensor打印的數據長度需要使用torch.set_printoptions(precision=xx)進行設置,否則打印的長度會很短,給人一種精度不夠的錯覺: 2. 類型轉換對精度的影響 這里考慮使用類型轉換將單精度浮點轉換為雙精度浮點 ...
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 ...