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与index的size是一样的。意思...
torch.IntTensor():返回没有初始化的IntTensor。 #torch.IntTensor(d1,d2,d3) torch.IntTensor(2,2) #tensor([[ 0, 1002524760], # [-1687359808, 492]], dtype=torch.int32) 1.2 随机初始化 随机均匀分布:rand/rand_like,randint rand:[0,1)均匀分布;randint(min,max,[d1,d2,d3]) 返回[min,...
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,...
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...
12.eq函数和argmax函数 eq函数是判断两个tensor相同位置元素是否相等,相等的话结果对应位置为True,否则为False。 argmax函数是返回tensor指定维度上最大值的index。 这两个函数的实际应用如下图:13.narrow()函数 narrow()函数起到了筛选一定维度上的数据作用。
它是一个基于 Python 的科学计算包,使用 Tensor 作为其核心数据结构,类似于 Numpy 数组,不同的是,PyTorch 可以将用GPU来处理数据,提供许多深度学习的算法。 2.PyTorch环境配置 我们先来创建一个虚拟python环境: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行
我需要在one-dimensional张量上执行类似于built-intorch.argmax()函数的操作,但是我不想选择第一个最大值的索引,而是希望能够选择一个最大值的随机索引。例如:my_tensor = torch.tensor([0.1, 0.2, 0.2, 0.1, 0.1, 0.2, 0.1]) index_1 = random_max_val_index_fn(my_tensor) index_2 = random_max_...
按index选择:torch.index_select(input, dim, index, out=None) 按mask选择:torch.masked_select(input, mask, out=None) 经常会使用的“压扁”函数:torch.squeeze(input)压缩成1维。注意,压缩后的tensor和原来的tensor共享地址 改变形状:torch.reshape(input, shape)以及tensor.view(shape). 前者是把tensor作为...
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...
index#可以看到这里发生了错误,原因是索引index的数据类型不是LongTensor,# 是Tensor;至于为啥,作者也不知道,没有百度出来,反正以后索引用LongTensor就对了>>> index=t.LongTensor([[0,1,2,3]])>>> a.gather(0,index)tensor([[ 0, 5, 10, 15]])>>> t.gather(a,0,index)tensor([[ 0, 5, 10...