通过这种方式,我们将原来的2x2的Tensor扩展为1x2x2的Tensor。 此外,我们可以用expand方法来扩充Tensor到更大的尺寸: expanded_tensor_2=tensor.expand(3,2,2)# 将Tensor扩充到3x2x2,实际复制时不分配新的内存 1. 注意,expand方法并不实际复制数据,而只是返回一个新的Tensor视图。 4. 查看结果 最后,我们验证扩...
(1)都可以扩展维度,或在某个维度上进行tensor的复制 区别: (1)参数意义不同,repeat的参数表示沿某维度的数据复制倍数,可为大于0的任何整数值;expand的参数表示tensor对应的维度上的值,且只有增加新的低维度时表示沿该低维度的数据复制倍数,其他参数必须和原始tensor保持一致 (2)返回的结果的存储区不同,repeat返回...
5.4. 复制元素来扩展维度 6. Tensor的内存共享 6.1. 通过Tensor初始化Tensor 6.2. Tensor与Numpy转换 6.3. Tensor与其他类型数据转换 Reference 本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 1. Tensor的数据类型 在PyTorch中,主要有10种类型的tensor,其中重点使用的为以下八种(还有BoolTensor和BFloat16Tensor): 数据类型 ...
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)) print() # 1维之前插入1维,变成2,1] print(b.unsqueeze(1)) # 连续扩维,然后再对某个维度进行扩张 print(b.unsqueeze(1).unsqueeze(2).unsqueeze(0).shape) # 输出结...
1. 扩展Tensor维度 相信刚接触Pytorch的宝宝们,会遇到这样一个问题,输入的数据维度和实验需要维度不一致,输入的可能是2维数据或3维数据,实验需要用到3维或4维数据,那么我们需要扩展这个维度。其实特别简单,只要对数据加一个扩展维度方法就可以了。 1.1 torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int) ...
x = torch.tensor([1, 2, 3]) y= x.expand(2, -1).clone()#扩展后复制数据print(y)#输出:#tensor([[1, 2, 3],#[1, 2, 3]]) 使用expand时,扩展的维度大小可以是具体的数值,也可以是-1,表示该维度的大小与原始张量相同。如果扩展的维度大小大于原始张量,PyTorch 会抛出错误。
通过b.expand([2, -1])(或者b.expand(2, 3))即可在 dim = 0 维度复制 1 次,在 dim = 1 维度不复制。具体实现如下: 代码语言:txt 复制 import torch # 创建偏置b b = torch.tensor([1, 2, 3]) # 为张量b插入新的维度 B = torch.unsqueeze(b, 0) print(B.size()) # torch.Size([1,...
返回一个新的张量，其中元素复制于有原张量在dim维度上的数据，复制重复size次，复制时的步进值为step。参数：例子：torch.Tensor.narrow(dimension, start, length) → Tensor 返回一个经过缩小后的张量。操作的维度由dimension指定。缩小范围是从start开始到start+length。执行本方法的张量与返回的张量...
PyTorch中clone（）、detach（）及相关扩展详解clone() 与 detach() 对⽐ Torch 为了提⾼速度，向量或是矩阵的赋值是指向同⼀内存的，这不同于 Matlab。如果需要保存旧的tensor即需要开辟新的存储地址⽽不是引⽤，可以⽤ clone() 进⾏深拷贝，⾸先我们来打印出来clone()操作后的数据类型定义变化：(...