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(...
1.改变tensor维度的操作:transpose、view、permute、t()、expand、repeat #coding=utf-8importtorchdefchange_tensor_shape(): x=torch.randn(2,4,3) s=x.transpose(1,2)#shape=[2,3,4]y=x.view(2,3,4)#shape=[2,3,4]z=x.permute(0,2,1)#shape=[2,3,4]#tensor.t()只能转化 a 2D tensor...
dim、size/shape、tensor 索引和切片 维度变换 broadcast 合并和切割 合并cat / stack 拆分split / chunk torch.Tensor 和 torch.tensor 区别 torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FloatTensor)的简称,可以接受形状输入。需要注意用形状创建的tensor数值会很没规律,很大或很小,后续如果直接传入神经网络会出现各种莫名其...
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...
功能:在新创建的维度 dim 上进行拼接(会拓宽原有的张量维度) tensors:张量序列 dim:要拼接的维度 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 t=torch.ones((2,3))t_stack=torch.stack([t,t,t],dim=2)print("\nt_stack:{} shape:{}".format(t_stack,t_stack.shape)) ...
比如对于 transpose 函数来说,可以使用torch.transpose(input, dim0, dim1)或者input.transpose(dim0, dim1),两种定义方式本质上是一样的。但是 permute 函数只有input.permute(*dims)一种定义方式,其中 *dims 为期望维度的顺序。来看看如何通过 permute 函数将图片张量[b,h,w,c]转换为[b,c,h,w]。
创建tensor的三种方式：方式一：将numpy转成tensor import torchimport numpy as npa=np.zeros((1,4))b=torch.from_numpy(a)print(b.dim())print(b.shape)print(b.size())方式二：将列表，元组，数据转成tensor，常用于两维以下 import torcha=torch.tensor([1.])print(a.type())print(a.dim())print...
unsqueeze(input, dim):在指定位置插入大小为1的轴。 例子: x = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) y = torch.unsqueeze(x, 0) y.size() out: torch.Size([1, 4]) repeat和expand tensor有两个成员函数来扩展某维的数据的尺寸:repeat和expand Tensor.repeat(*size):沿着特定的维度重复这个张量,和expand...
3.expand()函数和expand_as()函数 通过值复制的方式,将单个维度扩大为更大的尺寸。使用expand()函数不会使原tensor改变,需要将结果重新赋值。下面是具体的实例:可以看出代码中的expand(3,4)=expand(-1,4)。 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...
# work with diff dim tensors, not just 2D ConvNets random_tensor = keep_prob + torch.rand(shape, dtype=x.dtype, device=x.device) random_tensor.floor_() # binarize output = x.div(keep_prob) * random_tensor return output class DropPath(nn.Module): ...