在PyTorch 中,张量(Tensor)是数据的基本结构,是类似于 NumPy 数组的多维数组。张量的形状(shape)定义了其维度数目和每个维度的大小。例如,一个形状为 (3, 4) 的张量表示它有 3 行和 4 列。 2. 在某个维度上增加复制的方法 在PyTorch 中,增加维度的操作通常使用unsqueeze和expand或repeat函数。这些函数可以有效...
安装导入创建张量复制张量检查结果 总结 本文通过详细的步骤展示了如何在 PyTorch 中实现某一维度的复制操作。我们从安装 PyTorch 开始,逐步导入库、创建张量及进行复制,并通过打印结果来验证操作的正确性。 通过熟悉这些基本过程,你将能够更好地处理 Tensor 操作,为之后的深度学习工作打下坚实的基础。如果你在使用 PyTo...
当传入的参数少于需要复制的元素的维度时, 如果一个tensor的形状为(2,2,2),传入tile中的参数为(2,2)时, 会默认表示为(1,2,2) import torch x = torch.randn(2,2,2) print(x) >>> tensor([[[ 0.8517, 0.8721], [-1.1591, -0.2000]], ...
当传入的参数少于需要复制的元素的维度时, 如果一个tensor的形状为(2, 2, 2),传入tile中的参数为(2, 2)时, 会默认表示为(1, 2, 2) importtorchx=torch.randn(2,2,2)print(x)>>>tensor([[[0.8517,0.8721],[-1.1591,-0.2000]],[[0.3888,-0.8365],[-1.6383,-0.1539]]])print(x.tile((2,2))...
1. 扩充维度+复制 转自(记录一个Tensor操作——扩充维度+复制 - 知乎 (zhihu.com)) 假如我们有一个tensor x,维度为(2,3),我们想 扩充一维,size是(4,2,3),也就是把x复制四份,拼成一个tensor,第0维的4可以理解为4份。 # 原始tensor x x =torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ...
这部分操作会对tensor的每一个元素(point-wise,又名element-wise)进行操作,此类操作的输入与输出形状一致。常用的操作如表3-4所示 归并操作 此类操作会使输出形状小于输入形状,并可以沿着某一维度进行指定操作。如加法sum,既可以计算整个tensor的和,也可以计算tensor中每一行或每一列的和。常用的归并操作如表3-5所...
这些函数可以返回一个张量中的全局极值,也可以返回沿着某个维度的局部极值。例如: Tensor的最大值和最小值: torch.max()和torch.min()函数可以在Tensor中找到最大或最小的元素,或者沿指定维度返回每行的最大或最小值及其索引位置。例如: import torch a = torch.randn(3) # 创建一个长度为3的随机Tensor ...
torch.Tensor.repeat(sizes)* 沿着指定的维度重复张量。不同于expand()方法,本函数复制的是张量中的数据。 参数: size (torch.size ot int...) - 沿着每一维重复的次数 例子: x = torch.Tensor([1, 2, 3]) x.repeat(4, 2) 1 2 3 1 2 3 ...
# tensor([[1, 2, 3]]) 在批量维度上复制数据 1 份,实现如下: 代码语言:txt 复制 # 1意味着不对对应维度进行复制 B = B.repeat([2, 1]) print(B) # tensor([[1, 2, 3], # [1, 2, 3]]) 由于repeat 函数也融合了插入批量维度并在新插入的批量维度上复制数据的操作,所以对于上面的偏置b,...
Stack并不会进行维度的拼接，而是会增加新的维度 我们可以看到将a和b在dim=0的维度进行stack，那么并不会将dim=0的16加起来组成32，3，28，28，而是会增加一个新的维度2，这是与cat不一样的地方。注意stack的两个列表必须在所有维度上都一样大小，如果不一样大小则会出错 Split切割 有两种方式，一种方式是...