1.2 Tensor 的属性 Tensor 有很多属性,包括数据类型、Tensor 的维度、Tensor 的尺寸。 数据类型:可通过改变 torch.tensor() 方法的 dtype 参数值,来设定不同的 Tensor 数据类型。 维度:不同类型的数据可以用不同维度(dimension)的张量来表示。标量为 0 维张量,向量为 1 维张量,矩阵为 2 维张量。彩色图像有 ...
将两个 tensor 堆叠起来:torch.stack 定义:增加一个新的维度,来表示拼接后的 2 个 tensor。 直观些理解的话,咱们不妨把一个 2 维的 tensor 理解成一张长方形的纸张,cat相当于是把两张纸缝合在一起,形成一张更大的纸,而stack相当于是把两张纸上下堆叠在一起。 要求:两个 tensor 拼接前的形状完全一致 a...
由上面的例子可见,tensor.unsqueeze(n) 可以很方便的为tensor添加一个维度,那么是不是可以在tensor的任意维度上添加一个维度呢,答案是否定的,即参数 n 存在范围,n 位于 [-(dim+1), dim]; 其中 dim为tensor的维度的个数,比如在上例中,tensor x 的dim = 2, 即在上例中 n 不位于 [-3, 2] 时会报错...
Dimension为0(即维度为0时) 维度为0时,即tensor(张量)为标量。例如:神经网络中损失函数的值即为标量。 接下来我们创建一个dimension为0 的tensor #导入torch import torch #创建一个维度为0的tensor a = torch.tensor(1.) print(a)#输出a print(a.size())#表示tensor的类型,size和shape在pytorh中都表示te...
# print(a.unsqueeze(5).shape) # Errot:Dimension out of range (expected to be in range of -5, 4], but got 5) 连续扩维:unsqueeze() # b是一个1维的 b = torch.tensor([1.2, 2.3]) print('b.shape\n', b.shape) print() # 0维之前插入1维,变成1,2] print(b.unsqueeze(0)) pri...
TensorIterator iter; iter.build(*this); return iter; } private: SmallVector<c10::MaybeOwned<Tensor>, 4> tensors_; // 保存输入和输出 tensor int num_outputs_ = 0; // 输出个数 int num_inputs_ = 0; // 输入个数 c10::optional<DimVector> static_shape_ = c10::nullopt; // 指定输出 ...
它是一个基于 Python 的科学计算包,使用 Tensor 作为其核心数据结构,类似于 Numpy 数组,不同的是,PyTorch 可以将用GPU来处理数据,提供许多深度学习的算法。 2.PyTorch环境配置 我们先来创建一个虚拟python环境: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行
An axis of a tensor is a specific dimension of a tensor. 假设有个张量是一个2阶的张量,这意味着这个张量有2个维度,或者等价于,张量有 2 个轴。 元素被称为存在或沿着轴运行。这个机制受每个轴的长度限制。现在让我们看看轴的长度。 轴的长度 ...
An axis of a tensor is a specific dimension of a tensor. 假设有个张量是一个2阶的张量,这意味着这个张量有2个维度,或者等价于,张量有 2 个轴。 元素被称为存在或沿着轴运行。这个机制受每个轴的长度限制。现在让我们看看轴的长度。 轴的长度 ...
pytorch报错 RuntimeError: The size of tensor a (25) must match the size of tensor b (50) at non-singleton dimension 1 怎么解决? 简介:这个错误提示表明,在进行某个操作时,张量a和b在第1个非单例维(即除了1以外的维度)上的大小不一致。例如,如果a是一个形状为(5, 5)的张量,而b是一个形状为...