out的结果为如下,比如length的第一行是[4],即找出input的第一行的第4个元素为5(这里length-1后就是下标从1开始计算了)。 tensor([[5], [3], [7], [1]]) 1. 2. 3. 4. 小栗子2:如果每行需要索引多个元素: >>> t = torch.Tensor([[1,2],[3,4]]) 1 2 3 4 >>> torch.gather(t,1...
另一类是tensor.function,如tensor.view等。 为方便使用,对tensor的大部分操作同时支持这两类接口,在本书中不做具体区分,如torch.sum (torch.sum(a, b))与tensor.sum (a.sum(b))功能等价。 而从存储的角度来讲,对tensor的操作又可分为两类: 不会修改自身的数据,如a.add(b), 加法的结果会返回一个新的...
无论什么技术、什么行业,都是由一些基本“粒子”组成的。数学的粒子是十个数字,音乐的粒子是7个音符,英语的粒子是26个字母。编程也是,你首先需要学会PyTorch的基本粒子,主要有两块:tensor和基本运算。 本小…
索引和数据筛选 torch.nonzero(input, ***, out=None, as_tuple=False) → LongTensor or tuple of LongTensors 返回非零元素的索引位置 索引和数据筛选 torch.narrow(input, dim, start, length) → Tensor 在dim 维度上,从给定的start位置,选取 start + length 长度的元素 切片 torch.chunk(input, chunk...
1)a.size/shape=tensor.size([1,2,3]) 2)a.size(0)=1 3)a.shape[2]=3 4)a[0].shape=[2,3] 适用于RNN神经网络的数据类型[length,num,feature] 例如,对于RNN神经网络进行语音识别与处理时[10,20,100]表示:每个单词包含100个特征,一句话一共有10个单词,而每次输20句话 ...
---ValueError Traceback (most recent calllast)<ipython-input-5-28787d136593>in<module>1 # Example 3 - breaking (toillustratewhenit breaks)---> 2 torch.tensor([[1, 2], [3, 4, 5]])ValueError: expectedsequenceoflength 2atdim 1 (got 3) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...
torch.cat(seq, dim=0, out=None) → Tensor 在指定的维度dim上对序列seq进行连接操作。 参数: seq (sequence of Tensors) - Python序列或相同类型的张量序列 dim (int, optional) - 沿着此维度连接张量 out (Tensor, optional) - 输出参数 x = torch.randn(2, 3) ...
The shape of a tensor gives us the length of each axis of the tensor. 以之前相同的张量dd为例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >dd=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 为了处理这个张量的形状,我们将创建一个 torch.Tensor 对象如下: ...
d_model = 8state_size = 128 # Example state sizeseq_len = 100 # Example sequence lengthbatch_size = 256 # Example batch sizelast_batch_size = 81 # only for the very last batch of the datasetcurrent_batch_size = batch_sizedifferent_...
(batch_size) ] # Make random entry in the batch have max sequence length seq_len_list[random.randint(0, batch_size - 1)] = max_sequence_len return ( torch.nested.nested_tensor( [ torch.randn(seq_len, embed_dimension, dtype=dtype, device=device) for seq_len in seq_len_list ] ),...