torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor 先看官方的介绍: 如果input是一个n维的tensor,size为 (x0,x1…,xi−1,xi,xi+1,…,xn−1),dim为i,然后index必须也为n维tensor,size为 (x0,x1,…,xi−1,y,xi+1,…,xn−1),其中y >= 1,最后输出的out
函数定义:torch.max(input, dim, max=None, max_indices=None,keepdim=False) 参数: input:进行max操作的Tensor变量 dim:需要查找最大值得维度(这里很迷,后面重点介绍) max:结果张量,用于存储查找到的最大值 max_indices:结果张量,用于存储查找到最大值所处的索引 keepdim=False:返回值与原Tensor的size保持一致...
chunks指拆分后tuple个数,dim指拆分的tensor维度。 3.3、tensor维度变换 obj.view(dim0.dim1.dim2,...),将tensor obj 按照之前的tensor顺序重新按照(dim0.dim1.dim2,...)定义的维度生成新的tensor。 3.4、tensor部分数据提取 torch.index_select(input, dim, index),注意,index是一个1D的Tensor。 torch.mas...
torch.DoubleTensor(2,3) 构建一个2*3 Double类型的张量 torch.ByteTensor(2,3) 构建一个2*3 Byte类型的张量 torch.CharTensor(2,3) 构建一个2*3 Char类型的张量 torch.ShortTensor(2,3) 构建一个2*3 Short类型的张量 torch.IntTensor(2,3) 构建一个2*3 Int类型的张量 torch.LongTensor(2,3) 构建...
其API是:Tensor.clamp(min,max),下面请看具体例子: 在该例中,我们创建了一个1到19之间的随机分布Tensor,Tensor尺寸是1*10,通过调用clamp(min=6,max=12)将Tensor元素限制在6到12的区间范围内。 <5>chunk chunk是对Tensor进行分块。其API是:Tensor. chunk(chunks, dim=0),下面请看具体例子: 在该例中,...
The result of calling torch.max() or tensor.max() gives an index that is a Tensor, wrapped in a Variable. To make use of the actual index, we need to extract via numpy and index into the resultant bumpy array. When we have a simple 1-dimensional tensor (vector) this leads to too...
▪ max, min, argmin, argmax ▪ kthvalue, topk(第k大) 回到顶部 norm(范式) 这里面有一范式和二范式。 一范式: ||x||1=∑k|xk|||x||1=∑k|xk| 二范式: ||x||1=√∑kx2k||x||1=∑kxk2 a.norm(k,dim) 这个dim,可以不填,不填就是整个tensor的范式 a=torch.full([8],1.) b...
troch.stried是dense Tensors最经常使用的memory layout,设置好torch.layout=torch.stried后,此时调用tensor.strides会返回一个整数列表(int list):第k个整数代表tensors的第k维从一个元素转到下一个元素所需要的内存。 这个例子可以解读为在第一维中,一个元素到下一个元素需要5个内存,而在第二个维度中,一个元...
在分类问题模型中(不一定是二分类),如逻辑回归、神经网络等,在这些模型的最后通常会经过一个sigmoid函数(softmax函数),输出一个概率值(一组概率值),这个概率值反映了预测为正类的可能性(一组概率值反应了所有分类的可能性)。而对于预测的概率分布和真实的概率分布之间,使用交叉熵来计算他们之间的差距,换句不严谨...
Tensor和Numpy数组之间具有很高的相似性,彼此之间的互操作也非常简单高效。需要注意的是,Numpy和Tensor共享内存。由于Numpy历史悠久,支持丰富的操作,所以当遇到Tensor不支持的操作时,可先转成Numpy数组,处理后再转回tensor,其转换开销很小。当numpy的数据类型和Tensor的类型不一样的时候,数据会被复制,不会共享内存。如fl...