importtorch# 创建一个2x3的张量tensor_a=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])print("原始张量:\n",tensor_a) 1. 2. 3. 4. 5. 转置张量 转置操作会将张量的行和列互换。对于一个二维张量,其转置结果可以通过.T属性或torch.transpose()函数获得。 # 使用.T方法进行转置tensor_b=tensor_a.Tprint("...
importtorch# 创建一个形状为 (高度, 宽度, 通道) 的随机 Tensorimage_tensor=torch.rand(64,64,3)# 64x64 图像,3 个通道(RGB)print("原始形状:",image_tensor.shape)# 转置操作,交换通道和高度、宽度transposed_tensor=image_tensor.permute(2,0,1)# 变为 (通道, 高度, 宽度)print("转置后形状:",tr...
gather(cvtutorials, 0, torch.tensor([[1, 0], [0, 1]])) tensor([[-0.5268, -0.3979], [-0.3918, -0.7679]]) torch.permute:返回输入tensor的一个维度层次的置换,不知道置换的概念,可以搜索下群论中的置换群的定义及置换的记号。用法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch...
importtorch# 初始化三个 tensorA=torch.ones(2,3)#2x3的张量(矩阵)# tensor([[ 1., 1., 1.],# [ 1., 1., 1.]])B=2*torch.ones(4,3)#4x3的张量(矩阵)# tensor([[ 2., 2., 2.],# [ 2., 2., 2.],# [ 2., 2., 2.],# [ 2., 2., 2.]])D=2*torch.ones(2,4)...
1)Tensor.permute(a,b,c,d, ...):permute函数可以对任意高维矩阵进行转置,但没有 torch.permute() 这个调用方式, 只能 Tensor.permute(): >>> torch.randn(2,3,4,5).permute(3,2,0,1).shape torch.Size([5, 4, 2, 3]) torch.transpose(Tensor, a,b):transpose只能操作2D矩阵的转置,有两种调用...
tensor=torch.Tensor(list) 2.2 torch.Tensor 转 list先转numpy,后转listlist = tensor.numpy().tolist() 3.1 torch.Tensor 转 numpyndarray = tensor.numpy()*gpu上的tensor不能直接转为numpyndarray = tensor.cpu().numpy() 3.2 numpy 转 torch.Tensortensor = torch.from_numpy(ndarray) ...
gram = torch.mm(tensor, tensor.t()) return gram 第五步:获取风格和内容图像的特征,获取风格损失的gram矩阵,将目标图像初始化为风格图像,从5 个gram矩阵的MSE中为损失的线性组合设置风格权重,为两个损失的相对重要性设置内容权重和风格权重(上面的风格损失图像中为“a”),选择用于反向传播的优化器,并设置迭代...
首先，将list转换为numpy数组可以使用np.array(list)函数，这将帮助我们对数据进行更高效的数学运算。从numpy数组转换回list则相对简单，只需要调用tolist()方法即可，得到的是列表形式的数据。将list转换为torch.Tensor，只需使用tensor=torch.Tensor(list)这一语句，这在深度学习领域非常常见。相反，将...
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]) print(x) ``` 输出:tensor([1, 2, 3, 4, 5]) 2.创建一个二维张量: ```python y = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(y) ``` 输出:tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 3.创建一个带...
Tensor([1,2,3,4]) #torch.Tensor是默认的tensor类型 print(x.size()) # torch.Size([4]) print(x.dim()) # dimension的个数为1 print(x.numpy()) # [1. 2. 3. 4.] print(torch.unsqueeze(x, 0)) # tensor([[1., 2., 3., 4.]]) ### 等价于torch.unsqueeze(x,-2) ### print...