本文列舉的框架源碼基於PyTorch1.0,交互語 ...
.矩陣的轉置 方法:t 輸出結果 transpose 維度下標 ,維度下標 :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 .矩陣的四則運算 矩陣的加法: 行 列矩陣 行 列矩陣: 輸出結果 行 列矩陣 行 列矩陣:會先將第二個矩陣復制一行,然后再相加 輸出結果 行 列矩陣 行 列矩陣:會先將第一個矩陣復制成三列,然后將第二個矩陣復制成兩行,再 ...
2020-10-05 21:39 0 3004 推薦指數:
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 ...
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 ...
(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 ...
1.基本概念 標量:就是一個數,是0維的,只有大小,沒有方向 向量:是1*n的一列數,是1維的,有大小,也有方向 張量:是n*n的一堆數,是2維的,n個向量合並而成 ...
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 ...
數據本身不發生改變,數據的訪問方式發生了改變 1.維度的擴展 函數:unsqueeze() 輸出結果 注意,第5維前加1維,就會出錯 連續 ...
1.查看數據類型 2.類型轉換 方法一:簡單后綴轉換 方法二:使用torch.type()函數 方法三:使用type_as(tensor)將tensor轉換為指定tensor的類型 3.tensor創建--指定維度和數據類型 ...