pytorch中,view(-1)的作用 view(-1)的作用 一般来说view()就是重新改变张量的维度,但如果view()里只有一个 -1,是什么意思呢? import torcha = torch.randn(3,5,2)print(a)print(a.view(-1)) 结果如下图: 结论 X.view(-1)中的-1本意是根据另外一个数来自动调整维度,但是这里只有一个维度,因此就...
在学习PyTorch过程中，可能遇到reshape(-1,1)或reshape(2,-1)这类用法，感到困惑。实际上，这里的-1是一个动态参数，用于自动计算应填充的元素数量。-1的使用与原有张量的元素总数共同决定新形状。举个例子，假设我们有一个四行三列的张量，那么使用reshape(-1,1)后，张量将被重塑为一个行数为四...
torch.Size([1, 8]) torch.Size([8]) torch.Size([24]) 历史/背景 我觉得一个很好的例子(在官方添加扁平化层之前,pytorch 早期的常见情况是这个常见代码): classFlatten(nn.Module):defforward(self,input):# input.size(0) usually denotes the batch size so we want to keep thatreturninput.view(in...
最近在学习pytorch,其中看到了reshape(-1,1), reshape(2,-1) 等等诸如此类,不太理解什么意思,经查阅,-1代表n,由另外一个参数和张量里面值的个数共同决定。看代码: 定义一个四行三列的张量,此时-1代表12. …
对pytorch中x=x.view（x.size（0）,-1）的理解说明 在pytorch的CNN代码中经常会看到 x.view(x.size(0), -1)⾸先，在pytorch中的view()函数就是⽤来改变tensor的形状的，例如将2⾏3列的tensor变为1⾏6列，其中-1表⽰会⾃适应的调整剩余的维度 a = torch.Tensor(2,3)print(a)# tensor([[...
Pytorch中维度从前往后依次为0, 1,...;反向为-1, -2,...。 如torch.mean(input, dim, keepdim=False, *, out=None) → Tensor中, 如果dim=-1, 就是用最后一个维度作为特征,来计算均值。keepdim=True代表不进行维度缩减 importtorch x=torch.rand((1,2,4,3))print(x)print(x.shape,x.shape[0...
总的来说,这是一个Pytorch当前版本的BUG,而且在产生错误的时候没有给出友好的错误信息,前述两种情况对应的产生原因实际上是不一样的,但是都没有预先设置的友好的错误处理机制处理,才产生了“unkown error”这样的信息。所以,这个报错之下,也很有可能会有别的错误原因存在,也欢迎大家的分享。
在@Shai answer上进行扩展并将其与this answer混合，可以通过自定义层更简单地完成这项工作，您可以将...
y120=F.softmax(x1,dim=-1)#对每一行进行softmax --- dim = -1 print(y120) #对每一列进行softmax forjinrange(c): sum_i=0 foriinrange(r): ins=x1_num[i,j] sum_i+=math.exp(ins) foriinrange(r): out_i=math.exp(x1_num[i,j])/sum_i ...
在pytorch中Debug pytorch作为一个动态图框架,与ipdb结合能为调试过程带来便捷 对tensorflow等静态图来说,使用python接口定义计算图,然后使用c++代码执行底层运算,在定义图的时候不进行任何计算,而在计算的时候又无法使用pdb进行调试,因为pdb调试只能挑事python代码,故调试一直是此类静态图框架的一个痛点 ...