1. index_select 选择函数 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数返回的是沿着输入张量的指定维度的指定索引号进行索引的张量子集,其中输入张量、指定维度和指定索引号就是 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数的三个关键参数,函数参数有: input(Tensor) - 需要进行索引操作的输入张量...
自己定义一个确定性的实现，替换调用的接口。对于torch.index_select 这个接口，可以有如下的实现。def d...
importtorchbatch_size=16num_elements=64num_features=1024num_picks=2values= torch.rand((batch_size, num_elements, num_features))indices= torch.randint(0, num_elements, size=(num_picks,))# [batch_size, num_picks, num_features]picked= torch.index_select(values,1, indices) 下面是如何使用简单...
import torch batch_size = 16 num_elements = 64 num_features = 1024 num_picks = 2 values = torch.rand((batch_size, num_elements, num_features)) indices = torch.randint(0, num_elements, size=(num_picks,)) # [batch_size, num_picks, num_features] picked = torch.index_select(values,...
index_select(0, j) batch_size = 10 for X, y in data_iter(batch_size, features, labels): print(X, '\n', y) break 输出:tensor([[ 1.3591, 0.6950], [ 0.5206, -0.2726], [-0.6639, 0.9716], [ 2.7164, -0.6513], [-1.0642, 1.9331], [-2.2240, -0.3616], [-0.9094, 0.6691], [-...
>>> t.index_select(dim=1, index=index).size() torch.Size([2, 2, 4]) >>> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. masked_select() 只接受一个张量参数mask, 这个mask大小必须要跟作用对象相同,且类型必须为torch.uint8,且其中元素必须是0或者1,对应为1的部分就会被选择。
在之后的深度学习过程中,我们处理图像时会经常遇到四维张量(batch_size, channel, height, width),表示有 batch_size 个 RGB 图像。更高维的张量无非是在前面添加 batch, 如五维张量(batch', batch, c, h, w)。batch 是高维张量的单位。下面通过简图理解一下高维张量: ...
pytorch改变batchsize pytorch改变输出维数 numpy篇 一,维度增减 1、直接修改shape y=np.arange(1, 11)#shape:(10,) y.shape=(10,1) print(y) 2、用np.newaxis(np.newaxis == None) np.newaxis放的位置不一样,效果不一样 y=np.arange(1, 11)#shape:(10,)...
index_select anchor_w = self.FloatTensor(self.scaled_anchors).index_select(1, self.LongTensor([0])) 参数说明:index_select(x, 1, indices) 1代表维度1,即列,indices是筛选的索引序号。 例子: import torch x = torch.linspace(1, 12, steps=12).view(3,4) ...
#在PyTorch 1.3之前,需要使用注释# Tensor[N, C, H, W]images = torch.randn(32, 3, 56, 56)images.sum(dim=1)images.select(dim=1, index=0) # PyTorch 1.3之后NCHW = [‘N’, ‘C’, ‘H’, ‘W’]images = torch.randn(32, 3, 56, 56, names=NCHW)...