torch.index_select(input, dim, index, out=None) 功能:在维度dim上,按照index索引取出数据拼接为张量返回 input: 要索引的张量 dim: 要索引的维度 index: 要索引数据的序号 Example #创建均匀分布 >>> t = torch.randint(0, 9, size=(3, 3)) #注意idx的dtype不能指定为torch.float >>> idx = torc...
torch.index_select() torch.index_select(input, dim, index, out=None) 1. index:在维度dim上,通过index来索引数据并返回,并将返回的数据组成一个新张量。index是一个长整型的一维张量,里面存的就是序号。 代码: a = torch.rand(3, 4) index = torch.tensor([1., 2.], dtype=to...
2. 数值运算:torch模块支持数值运算函数,如torch.add()用于两个张量相加,torch.sub()用于两个张量相减,torch.mul()用于两个张量相乘,torch.div()用于两个张量相除等。 3. 索引和切片:torch模块允许对张量进行索引和切片操作,可以通过使用torch.index_select()函数按索引提取部分元素,使用torch.masked_select()函数...
a.index_select(x,torch.tensor([m,n])):表示提取tensor数据a的第x个维度上的索引为m和n的数据 3、torch.masked_select(x,mask):该函数主要用来选取x数据中的mask性质的数据,比如mask=(0.5)表示选出大于0.5的所有数据,并且输出时将其转换为了dim=1的打平tensor数据。 4、#take函数的应用:先将张量数据打...
1、自动化office，包括对excel、word、ppt、email、pdf等常用办公场景的操作，python都有对应的工具库，...
>>>t=torch.tensor([[1,2],[3,4]])>>>torch.gather(t,1,torch.tensor([[0,0],[1,0]]))tensor([[1,1],[4,3]])torch.index_select(input,dim,index,out=None)→ Tensor 返回一个新的张量,沿input指定的dim索引,index是一个长张量 返回的张量和源张量维度相同,指定dim的这个维度和index一样...
defdetect()# Initializeset_logging()# device=select_device(device)device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")#若有gpu可用则用gpu # half&=device.type!='cpu'# half precision only supported onCUDAw=weights[0]ifisinstance(weights,list)elseweights ...
Listing2-4Creating TensorswithArbitrary Dimensions 正如我们可以用 Python 列表构建张量一样,我们也可以用 NumPy 数组构建张量。在将 NumPy 代码与 PyTorch 进行交互时,这一功能非常方便。清单 2-5 演示了使用 NumPy 创建张量。 In [1]: a = torch.tensor(numpy.array([[0.1,0.2],[...
先前的解决方法是使用narrow/ select/ index_select/ 的组合，masked_select与Python API的优雅tensor[:, 0, ..., mask]语法相比，此组合笨拙且容易出错。在1.5版本中，用户可以使用tensor.index({Slice(), 0, "...", mask})以达到相同的目的。COMPUTER VISION模型的“ CHANNELS LAST”存储格式（实验性）“...
一、入门代码 LMDB的全称是Lightning Memory-Mapped Database(快如闪电的内存映射数据库),它的文件结构简单,包含一个数据文件和一个锁文件: LMDB文件可以同时由多个进程打开,具有极高的数据存取速度,访问简单,不需要运行单独的数据库管理进程,只要在访问数据的代码里