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 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维之前插入1维,变成1,2] print(b.unsqueeze(0)) ...
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...
# 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...
RuntimeError: The expanded size of the tensor (2) must match the existing size (3) at non-singleton dimension 2. ''' b8 = a.expand(2, -1, -1) # 最高几个维度的参数可以用-1,表示和原始维度一致 ''' b8 -> torch.Size([2,2, 3]) ...
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...
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 AI代码解释 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...
File "/home/chenkc/code/pytorch/repeat_function.py", line 9, in <module> cat_ab = torch.cat([a, b], dim = 0) RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 1 and 3 in dimension 1 ''' References:1. 《TensorFlow深度学习》...
open(img_path) plt.imshow(img) # [N, C, H, W] img = data_transform(img) # expand batch dimension img = torch.unsqueeze(img, dim=0) # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path) ...