print(a.unsqueeze(5).shape) # Errot:Dimension out of range (expected to be in range of -5, 4], but got 5) 连续扩维 函数:unsqueeze() # b是一个1维的 b = torch.tensor([1.2, 2.3]) print('b.shape\n', b.shape) print() # 0维之前插
RuntimeError: The expanded size of the tensor (6) must match the existing size (3) at non-singleton dimension 1. ''' b5 = a.expand(1, 2, 3) # 可以在tensor的低维增加更多维度 ''' b5 -> torch.Size([1,2, 3]) tensor( [[[1.,2.,3.], [4.,5.,6.]]] ) ''' b6 = a....
Example: >>>x=torch.tensor([[ 1],[2],[3]])>>>x.size()torch.Size([3, 1])>>>x.expand(3,4)tensor([[ 1, 1, 1, 1],[ 2, 2, 2, 2],[ 3, 3, 3, 3]])>>>x.expand(-1,4)# -1 means not changing the size of that dimensiontensor([[ 1, 1, 1, 1],[ 2, 2...
增加的维度大小可以大于 1,比如原始 t = tensor (X,Y),可以 t.expand (Z,X,Y),不能在其他维度上增加;expand 拓展某个已经存在的维度的时候,如果原始 t = tensor (X,Y),则必须要求 X 或者 Y 中至少有 1 个维度为 1,且只能 expand 维度为 1 的那一维。
# print(a.unsqueeze(5).shape) # Errot:Dimension out of range (expected to be in range of -5, 4], but got 5) 连续扩维:unsqueeze() # b是一个1维的 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)) pri...
3.1 expand 函数 3.2 repeat 函数 4. 矩阵转置 4.1 t 函数 4.2 transpose 函数 案例:数据污染 4.3 permute 函数 5. Broadcasting Tensor维度变换 1. view / reshape 在Pytorch 0.3 时,使用的默认 API 是 view 在Pytorch 0.4 时,为了与numpy一致,增加了 reshape 方法 ...
tensor(3.14) 一般来说,Pytorch 中调用 op 会为输出张量开辟新的存储空间,来保存计算结果。 但是对于支持 view 的 op 来说,输出和输入是共享内部存储的,在op计算过程中不会有数据的拷贝操作。op 的计算过程只是在推导输出张量的属性,而输入和输出的却别就只...
PyTorch 中常用于张量数据复制操作有 expand 和 repeat。「expand 和 repeat 两个函数只有 input.expand(\*sizes) 和 input.repeat(\*size) 一种定义方式。」 本小节主要介绍 input.expand(\*sizes) expand input.expand(*sizes) 函数能够实现 input 输入张量中单维度(singleton dimension)上数据的复制操作,「其中...
shape) IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-5, 4], but got 5) 这里可以总结为括号内的index的范围为[-a.dim()-1, a.dim()+1)。注意是包含前面不包含后面(括号类型)。 先将插入的idx和插入位置总结为下图 另外 为更深入了解,我们先构建一个tensor 代码语言:...
unsigned int m2, // size of mask dimension 2 scalar_t scale) { // This threadIdx.x is a number between 0 and 31 because we only launched 32 threads. const int tid = threadIdx.x; // blockIdx.x, y, z are offsets of 0th, 1st, 2nd dimensions of input tensor. ...