torch.view() 将张量重塑为不同但兼容的形状。例如,我们的输入张量 aten 具有形状 (2, 3) 。这可以被 视为 形状的张量 (6, 1) , (1, 6) 等, # reshaping (or viewing) 2x3 matrix as a column vector of shape 6x1 In [15]: aten.view(6, -1) Out[15]: tensor([[ 1], [ 2], [ 3...
Tensor view is a way to interpret a tensor without changing its underlying data. It provides a different perspective on how the data is arranged and allows us to perform operations on the tensor using this new interpretation. This can be particularly useful when dealing with large tensors or w...
在实际应用中,我们经常需要改变Tensor的形状。PyTorch和NumPy提供了view和reshape等方法来实现这一点。 使用view变换形状 以下是使用view方法改变Tensor形状的示例: original_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])reshaped_tensor=original_tensor.view(3,2)# 将(2, 3)变为(3, 2)print(reshaped_tensor)...
x=x.view(x.size(0),-1)x=self.fc1(x)x=self.relu(x)x=self.fc2(x)# 重塑输出,每个样本的6维输出变为两个3维向量 x=x.view(x.size(0),2,-1)returnx # 获取测试数据的函数 defget_test_data():in_data=torch.tensor([[[1,174,33,900,1],[2,164,21,100,3]],[[2,144,23,100,...
5 6 7 8 9 >>> x = torch.randn(4, 4) >>> x.size() torch.Size([4, 4]) >>> y = x.view(16) >>> y.size() torch.Size([16]) >>> z = x.view(-1, 8) # the size -1isinferredfromother dimensions >>> z.size() ...
4)tensor.view方法和tensor,reshape方法基本一致 2.对tensoe(张量)转置使用permute()函数 >>> x = torch.randn(2, 3, 5)>>>x.size() torch.Size([2, 3, 5])>>>x.permute(2, 0, 1).size() torch.Size([5, 2, 3]) 注意: 1)Tensor.permute(a,b,c,d, ...):permute函数可以对任意高维...
tensor([100.0]) area = (area - torch.mean(inputs)) / torch.std(inputs) # 需要进行同样的数据规范化 price = model(area) print('Predicted price:', price.item()) 上述代码使用训练好的模型预测了一个100平方米房子的价格。需要注意的是,我们在预测新数据时,需要对新数据进行与训练数据相同的预...
一个用来可视化 h * w 的tensor的python第四方库 安装方法 在/tensor_view-0.0.2目录下启动cmd,激活python环境 conda activate your_python_envs 激活成功后输入安装代码完成安装 python setup.py install 使用方法 在python编辑器下输入调用代码 # 如果使用热力图 from tensor_view.heat_view import heat # 如果...
view函数可以自己推断出其中一个维度,用-1来表示,但是不可以存在两个-1,即不能推断出两个维度 Example >>> a = torch.Tneosr([[[1,2,3],[4,5,6]]]) >>> print(a.view(3,2)) tensor([[1., 2.], [3., 4.], [5., 6.]]) #view可以自己推断出-1维度为2 >>> print(a.view(3,...
input1 = torch.Tensor(([1],[2],[3])) input2 = torch.Tensor([4, 5, 6]).view(1,3) result = input1@input2 tensor([[ 4., 5., 6.], [ 8., 10., 12.], [12., 15., 18.]])获取nn.Sequential的中间层输出pytorch获取nn.Sequential的中间层输出-CSDN博客import torch import torch...