empty_tensor = t.tensor([]) empty_tensor.shape 常用Tensor操作 通过tensor.view方法可以调整tensor的形状,但必须保证调整前后元素总数一致。view不会修改自身的数据,返回的新tensor与源tensor共享内存,也即更改其中的一个,另外一个也会跟着改变。在实际应用中可能经常需要添加或减少某一维度
c=torch.cat((a,b),dim=0)#横向拼接,增加行 torch.Size([8, 3])print(c.shape) d=torch.cat((a,b),dim=1)#纵向拼接,增加列 torch.Size([4, 6])print(d.shape) 还有一种写法:cat(list,dim,out=None),其中list中的元素为tensor。 tensors=[]foriinrange(10): tensors.append(torch.randn(...
(包含start和end) 张量的扩张与拼接(repeat、cat、stack、expand) tensor.repeat(x, y, z) 表示将张量tensor在三个维度上分别重复x, y, z次, 重复之后只是各个维度元素的数量增加了,张量的维度并没有改变 torch.cat([t1, t2], k) 表示将张量t1和t2在维度k上进行拼接,注意:拼接完后张量的维度并没有变化...
expand()的填入参数是size,而expand_as()的填入参数是tensor,即实现原tensor维度扩充到和目标tensor维度一致:4.torch.cat() 这个函数用于拼接两个tensor。在某一维度上进行合并就要保证两个tensor在其他维度的size是一样的。 下面是具体例子:5.torch.stack() ...
input = input.expand(2, -1, -1)#后面的两个-1表示原来input的后两维不动,只在第一维扩充 #但是这种做法仅限于要扩展的tensor和原来的tensor只差一个维度,且在第一维扩充,如果需要在其它维度扩展,需要先用unsqueeze增加维度,然后再扩展。 5、repeat维度重复 ...
pytorch tensor扩充 pytorch tensor size 1、常用的api (1)View/reshape 可以将一个shape转变成任意一个shape (2)Squeeze/unsqueeze 挤压与增加维度 (3)Transpose/t/permute (矩阵的传置) 单次的交换操作和多次的交换操作 (4)Expand/repeat 维度的扩展 我们可以把维度小的变成高维度的...
在这两个例子中,我们假设你想在第二维(dim=1)扩展张量,并用0填充新增的位置。你可以根据需要调整target_shape、dim_to_expand和fill_value。 注意:torch.expand方法虽然可以扩展张量的维度,但它不会增加新的内存空间,只是创建一个视图,且只能扩展维度为1的轴。因此,torch.expand不适用于填充指定元素的情况。
此时张量 B 的形状为 [1,3],我们需要在 dim = 0 批量维度上根据输入样本的数量复制若干次,由于输入的样本个数为 2(batch_size = 2),即复制一份,变成:B=[b1 b2 b3b1 b2 b3] 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...
改变tensor向量的形状。注意的是:view目前只是tensor向量的方法。...注意的是:cat只是torch的函数。...注意的是:stack只是torch的函数。...,添加元素个数为1的维度。...注意的是:permute只是tensor向量的方法。
Tensor, embedding_weights: torch.Tensor): batch, sequence, features = dims(3) r = embedding_weights[input[batch, sequence], features].sum(sequence) return r.order(batch, features) Installation Update 2023 This package is still maintained, but the code has been upstreamed into functorch.dim ...