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,
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…
torch.cat(tensors, dim=0, out=None) → Tensortorch.chunk(tensor, chunks, dim=0) → List of Tensors #在某一个维度将一个tensor分成几等份,chunks为int,即需要分成的份数torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor #Gathers values along an axis specified by dim.torch.index_select(...
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...
tensor([1, -1, 1]) output = loss(input, target) 18. nn.CosineEmbeddingLoss 功能:余弦嵌入损失,用于学习输入之间的余弦相似性,适用于确定两个输入是否在方向上是相似的 主要参数: margin:可取值[-1, 1],推荐为 [0,0.5] reduction:计算模式,可为none / sum / mean 代码语言:javascript 代码运行次数...
split(tensor = B, split_size_or_sections = [1, 4], dim = 1) ''' return super(Tensor, self).split_with_sizes(split_size, dim) RuntimeError: start (1) + length (4) exceeds dimension size (3). ''' 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。 原始发表:2021-02-17,如...
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. ...
tensor(3.1416) >>> torch.tensor([]) # Create an empty tensor (of size (0,)) tensor([]) 从numpy中获得数据 torch.from_numpy(ndarry) 注:生成返回的tensor会和ndarry共享数据,任何对tensor的操作都会影响到ndarry, 反之亦然 >>> a = numpy.array([1, 2, 3]) ...
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_...