torch.index_select(input, dim, index, out=None):选出一维度的一些slice组合成新的tensor。指定维度的大小与index大小一致。 torch.masked_select(input, mask, out=None):按照mask输出一个一维的tensor。 torch.take(input, indices):将输入看成1D tensor,按照索引得到输出。输出大小与index大小一致。 torch.no...
im = torch.unsqueeze(im, dim=0) # 对数据的第0位增加一个新的维度 变成pytorch tensor的[N, C, H, W] with torch.no_grad(): # 不计算损失梯度 outputs = net(im) # 测试图片正向传播 predict = torch.max(outputs, dim=1)[1].numpy() # 取到(概率)最大的类别的index # predict = torch....
目标tensor(t),在这里是一个10个元素的tensor,为了大家看得方便,我们先把所有元素设置为0,然后再把源tensor里面的元素搬过来放进目标tensor里面的时候,就很容易看到,被index tensor里面的信息所影响到的元素是非0的,如果没受到影响的是0。 这里源tensor只有5个元素,那么都搬过来,目标tensor(t)里面的元素也还是有1...
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(input, dim, index, out=None) → Tensor #类似于标准库slice函数的作用torch.masked_select
note:笔者认为stride的引入是整个Tensor实现中最核心的部分,它使得Tensor的view, transpose, permute, broadcast, slice等的实现变得十分简单,读者可以从下面的部分中体会到stride的神奇作用。 如何优雅地操作Tensor 全文链接:什么?Pytorch Tensor竟如此优雅:从零手搓Tensor并实现transpose,permute,view,slice,broadcast等操作...
从src里找到第dimension个维度,从这个维度的firstIndex开始,连续取size个子tensor self复制于src,通过修改self->storageOffset和self->size[dimension]来维持视图的正确。 TH_API void THTensor_(select)(THTensor *self, THTensor *src, int dimension, long sliceIndex); ...
graph_root初始化很简单,由roots和inputs构建,roots就是将gemfieldout的gradient_edge()——也即grad_fn——也即MeanBackward0实例和output_nr_——也即(MeanBackward0实例,0);而inputs也即tensor(1.)。生产端往queue发送了FunctionTask实例后,在消费端的worker thread...
把名字变成Tensors 现在我们已经组织了所有的名字,我们需要把它们变成Tensors来使用它们。 为了表示单个字母,我们使用大小为<1 x n_letters>的“one-hot vector”。一个热向量填充0,除了当前字母的索引1,例如“b”= <0 1 0 0 0 ...>。 为了表达我们的意思,我们将一大堆加入到2维矩阵<line_length x 1 ...
//storage.googleapis.com/pytorch-xla-releases/wheels/tpuvm/torch_xla-2.6.0%2Bcxx11-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl \ 'torch_xla[tpu]' \ -f https://storage.googleapis.com/libtpu-releases/index.html \ -f https://storage.googleapis.com/libtpu-wheels/index.html \ -f https://...
tensor([ not candidateInfo_tup.isNodule_bool, candidateInfo_tup.isNodule_bool ], dtype=torch.long, ) 这有两个元素,分别用于我们可能的候选类别(结节或非结节;或正面或负面)。我们可以为结节状态设置单个输出,但nn.CrossEntropyLoss期望每个类别有一个输出值,这就是我们在这里提供的内容。您构建的张量的...