由于原始张量有6个元素,因此第一个维度的大小必须是2才能保持元素数量不变。总之,-1在reshape函数中表示该维度的大小由数据本身决定,以确保总元素数量不变。使用这个参数可以让我们更灵活地调整张量的形状,而无需手动计算每个维度的大小。在实践中,我们可以通过将-1放在不关心的维度或不需要精确计算的维度上,来简化...
在学习PyTorch过程中，可能遇到reshape(-1,1)或reshape(2,-1)这类用法，感到困惑。实际上，这里的-1是一个动态参数，用于自动计算应填充的元素数量。-1的使用与原有张量的元素总数共同决定新形状。举个例子，假设我们有一个四行三列的张量，那么使用reshape(-1,1)后，张量将被重塑为一个行数为四...
最近在学习pytorch,其中看到了reshape(-1,1), reshape(2,-1) 等等诸如此类,不太理解什么意思,经查阅,-1代表n,由另外一个参数和张量里面值的个数共同决定。看代码: 定义一个四行三列的张量,此时-1代表12. …
第一步:构造数据 importnumpy as np importos x_values = [i for i in range(11)] x_train = np.array(x_values, dtype=np.float32).reshape(-1, 1) y_values = [i * 2 + 1 for i inx_values] y_train = np.array(y_values, dtype=np.float32).reshape(-1, 1) 第二步: 使用class ...
一、Tensor Tensor是Pytorch中重要的数据结构,可以认为是一个高维数组。Tensor可以是一个标量、一维数组(向量)、二维数组(矩阵)或者高维数组等。Tensor和numpy的ndarrays相似。 import torch as t 构建矩阵:x = t.Tensor(m, n)
1.view = reshape view变化的前提是保证整个tensor的size不变。 注:所做的合并必须有物理意义!2、Squeeze(减少维度)/unsqueeze(增加维度) Squeeze是将没有参数的位置挤压。 3、expand / repeat expand :只是改变理解方式,并没有增加数据,只有在必要的时候拷贝数据 ...
pytorch reshape函数 pytorch的reshape 1. N维数组 ① 机器学习用的最多的是N维数组,N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。 2. 创建数组 ① 创建数组需要:形状、数据类型、元素值。 3. 访问元素 ① 可以根据切片,或者间隔步长访问元素。 ② [::3,::2]是每隔3行、2列访问...
#Reshape tensors(similar to np.reshape) x.view(1,6) 运行结果: GitHub repo概述了PyTorch到numpy的转换,链接如下: https://github.com/wkentaro/pytorch-for-numpy-users CPU and GPUs PyTorch允许变量使用 torch.cuda.device上下文管理器动态更改设备。 以下是示例代码: ...
y_pred=y_pred.reshape(1,-1).squeeze() cm=metrics.confusion_matrix(y_true,y_pred) returncm 混淆矩阵是一个C'*C'的方阵(前面说过,C'代表总类别数),将上面计算得到的混淆矩阵可视化出来是下面这样的: 这是一个3分类问题的混淆矩阵,纵轴上是真实类别,横轴上是预测类别。
reshape(-1,1)).T)) np.inner表示内积,在高维空间,使用内积计算向量的点乘。np.linalg.norm则是计算第二范数,对应到二维空间就是计算长度。转置T是为了让矩阵的Shape匹配。 通过比对余弦值的大小就可以得到最匹配的图片啦~©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者 ...