引言 本篇介紹tensor的維度變化。 維度變化改變的是數據的理解方式! view/reshape:大小不變的條件下,轉變shape squeeze/unsqueeze:減少/增加維度 transpose/t/permute:轉置,單次/多次交換 ...
數據本身不發生改變,數據的訪問方式發生了改變 .維度的擴展 函數:unsqueeze 輸出結果 注意,第 維前加 維,就會出錯 連續擴維:unsqueeze 輸出結果 .擠壓維度 函數:squeeze 輸出結果 .維度擴張 函數 :expand :擴張到多少, 輸出結果 函數 :repeat 方法,擴張多少倍 輸出結果 ...
2020-10-05 19:56 0 1568 推薦指數:
引言 本篇介紹tensor的維度變化。 維度變化改變的是數據的理解方式! view/reshape:大小不變的條件下,轉變shape squeeze/unsqueeze:減少/增加維度 transpose/t/permute:轉置,單次/多次交換 ...
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 ...
本文列舉的框架源碼基於PyTorch1.0,交互語 ...
創建tensor: 1.numpy向量轉tensor: a=np.array([2,2,2]) b=torch.from_numpy(a) 2.列表轉tensor: a=torch.tensor([2,2]) b=torch.FloatTensor([2,2 ...
1.矩陣的轉置 方法:t() 輸出結果 transpose(維度下標1,維度下標2):任意兩個維度之間的轉換 輸出結果 permute(維度的下標):所有維度之間的任意轉換 輸出結果 2.矩陣的四則運算 矩陣 ...
(此文為個人學習pytorch時的筆記,便於之后的查詢) Tensor基本操作 創建tensor: 1.numpy向量轉tensor: 2.列表轉tensor: 3.利用大寫接受shape創建: 默認下,Tensor為‘torch.FloatTensor’類型 ...
a.size():輸出a的某一維度中元素的個數,若未指定維度,則計算所有元素的個數 a.sh ...
1.矩陣的分割 方法:split(分割長度,所分割的維度),split([分割所占的百分比],所分割的維度) 輸出結果 2.tensor的屬性統計 min(dim=1):返回第一維的所有最小值,以及下標 max(dim=1):返回第一維的所有最大值 ...