1. 扩充维度+复制 转自(记录一个Tensor操作——扩充维度+复制 - 知乎 (zhihu.com)) 假如我们有一个tensor x,维度为(2,3),我们想 扩充一维,size是(4,2,3),也就是把x复制四份,拼成一个tensor,第0维的4可以理解为4份。 # 原始tensor x x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) """ ...
通过这种方式,我们将原来的2x2的Tensor扩展为1x2x2的Tensor。 此外,我们可以用expand方法来扩充Tensor到更大的尺寸: expanded_tensor_2=tensor.expand(3,2,2)# 将Tensor扩充到3x2x2,实际复制时不分配新的内存 1. 注意,expand方法并不实际复制数据,而只是返回一个新的Tensor视图。 4. 查看结果 最后,我们验证扩...
5.4. 复制元素来扩展维度 6. Tensor的内存共享 6.1. 通过Tensor初始化Tensor 6.2. Tensor与Numpy转换 6.3. Tensor与其他类型数据转换 Reference 本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 1. Tensor的数据类型 在PyTorch中,主要有10种类型的tensor,其中重点使用的为以下八种(还有BoolTensor和BFloat16Tensor): 数据类型 ...
TorchPythonUserTorchPythonUser创建张量初始化张量返回初始张量增加维度返回新张量复制维度返回复制后的张量输出张量信息 类图 使用操作Tensor+shape+unsqueeze(dim)+expand(size)+print()Torch+tensor(data)+unsqueeze(input)+expand(input, size)User+create_tensor(data)+check_shape(tensor) 四、总结 在本文中,我们回...
x = torch.tensor([1, 2, 3]) y= x.expand(2, -1).clone()#扩展后复制数据print(y)#输出:#tensor([[1, 2, 3],#[1, 2, 3]]) 使用expand时,扩展的维度大小可以是具体的数值,也可以是-1,表示该维度的大小与原始张量相同。如果扩展的维度大小大于原始张量,PyTorch 会抛出错误。
tensor复制可以使用clone()函数和detach()函数即可实现各种需求。 clone clone()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟新的内存,但是仍然留在计算图中。 detach detach()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟与旧的tensor共享内存,新的tensor会脱离计算图,不会牵扯梯度计算。此外,一些原地操作(in...
通过b.expand([2, -1])(或者b.expand(2, 3))即可在 dim = 0 维度复制 1 次,在 dim = 1 维度不复制。具体实现如下: 代码语言:txt 复制 import torch # 创建偏置b b = torch.tensor([1, 2, 3]) # 为张量b插入新的维度 B = torch.unsqueeze(b, 0) print(B.size()) # torch.Size([1,...
返回一个新的张量，其中元素复制于有原张量在dim维度上的数据，复制重复size次，复制时的步进值为step。参数：例子：torch.Tensor.narrow(dimension, start, length) → Tensor 返回一个经过缩小后的张量。操作的维度由dimension指定。缩小范围是从start开始到start+length。执行本方法的张量与返回的张量...
1. repeat_interleave(self: Tensor, repeats: _int, dim: Optional[_int]=None) 参数说明: self: 传入的数据为tensor repeats: 复制的份数 dim: 要复制的维度,可设定为0/1/2... 2. 例子 2.1 Code 此处定义了一个4维tensor,要对第2个维度复制,由原来的1变为3,即将设定dim=1。 View...