(input, dim=None, out=None) →Tensor,将维度=1的那个维度(即只包含一个元素的维度)去掉,即所谓的压榨 torch.stack(seq, dim=0, out..., out=None) →Tensortorch.chunk(tensor, chunks, dim=0) → List of Tensors。在某一个维度将一个tensor分成几等份 ...
x = np.array([r * np.cos(theta)forrinradius]) y = np.array([r * np.sin(theta)forrinradius]) z = np.array([drumhead_height(1,1, r, theta,0.5)forrinradius]) fig = plt.figure() ax = fig.add_axes(rect=(0,0.05,0.95,0.95)...
AI代码解释 # 加载最新的检查点model=build_model(vocab_size,embedding_dim,rnn_units,batch_size=1)model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir))model.build(tf.TensorShape([1,None]))# 文本生成函数defgenerate_text(model,start_string):num_generate=1000input_eval=[char2idx[s]forsin...
# 随机字母:defrndChar():returnchr(random.randint(65,90))# 随机颜色1:defrndColor():return(random.randint(64,255),random.randint(64,255),random.randint(64,255))# 随机颜色2:defrndColor2():return(
如果沿给定维度 dim 的张量大小不能被 chunks 整除,则所有返回的块将具有相同的大小,除了最后一个。如果这样的划分是不可能的,这个函数可能会返回少于指定数量的块。 例子: >>> torch.arange(11).chunk(6) (tensor([0, 1]), tensor([2, 3]), tensor([4, 5]), tensor([6, 7]), tensor([8, 9...
1. 2. 只会输出一部分数据 torch.set_printoptions(precision=10) a 1. 2. 输出全部数据 torch.eye 返回一个2维张量,对角线位置全1,其它位置全0 torch.eye(4) 1. tensor([[1., 0., 0., 0.], [0., 1., 0., 0.], [0., 0., 1., 0.], ...
pd# 分块读取大CSV文件chunksize = 10 ** 6 # 根据实际情况调整块大小chunks = []for chunk in...
Tanh()) for i in range(1, layers_hidden): self.add_module('fc{}'.format(i), nn.Linear(dim_hidden, dim_hidden, bias=True)) if act == 'tanh': self.add_module('act{}'.format(i), nn.Tanh()) elif act == 'relu': self.add_module('act{}'.format(i), nn.ReLU()) else: ...
返回一个新的张量,对输入的既定位置插入维度 1 注意: 返回张量与输入张量共享内存,所以改变其中一个的内容会改变另一个。 如果dim为负,则将会被转化dim+input.dim()+1Example: import torch x = torch.Tensor([1,2,3,4]) #torch.Tensor是默认的tensor类型 print(x.size()) # torch.Size([4]) print...
其中x∈ℝnt5y= 1。 我们无法访问所有这些数据,只能访问一个子集S∈D。使用S,我们的任务是生成一个实现函数f:x→y的计算过程,这样我们就可以使用f对未知数据进行预测(xi,yI)∉s让我们把U∈D表示为一组看不见的数据——即(xi,yI)∉s和(xi ...