PyTorch 张量(Tensor) 张量是一个多维数组,可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数据结构。 在 PyTorch 中,张量(Tensor)是数据的核心表示形式,类似于 NumPy 的多维数组,但具有更强大的功能,例如支持 GPU 加速和自动梯度计算。 张量支持多种数据类型(整型、浮点
print("mean:{}\nstd:{}".format(mean, std)) print(t_normal) 由结果可知,其生成的tensor是上面每一维度的参数生成的。 mean:tensor([1., 2., 3., 4.]) std:tensor([1., 2., 3., 4.]) tensor([1.6614, 2.5338, 3.1850, 6.4853]) 需要注意的是,对于mean和std都是标量的情况下,需要指定生成...
numpy array:[[123][456]]tensor:tensor([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.int32)修改arr numpy array:[[023][456]]tensor:tensor([[0,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.int32)修改tensor numpy array:[[-123][456]]tensor:tensor([[-1,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.int32) 二、依据数值创...
max(a) tensor(-0.0111) >>> a.mean() tensor(-0.2975) >>> a.mean(dim=1) # 可以指定维度 tensor([-0.4765, -0.1185]) >>> b tensor([[3., 3., 3.], [3., 3., 3.]]) >>> torch.std_mean(b) # 计算b标准差和mean (tensor(0.), tensor(3.)) >>> torch.svd(b) # SVD ...
Pytorch常用tensor运算之mean()求平均 dim=0,按行求平均值,返回的形状是(1,列数) dim=1,按列求平均值,返回的形状是(行数,1) 1x = torch.randn(2, 2, 2)2x 1tensor([[[-0.7596,-0.4972],2[0.3271,-0.0415]],34[[1.0684,-1.1522],5[0.5555,0.6117]]])...
一般来讲,拉开tensor用view,交换维度用permute sum、mean torch.sum()/tensor.sum(): 求和运算。若指定dim,则计算dim方向上的和,并且维度缩小1;若未指定dim,则计算总和,返回一个scalar;若设置keepdim=True,则维持输入输出维度一致。例子 x = torch.normal(0, 0.01, (2, 5)) # 对所有数据求和 torch.sum(...
x.mean(axis=1,keepdim=True): torch.Size([2, 1, 4]) tensor([[[5., 6., 7., 8.]], [[17., 18., 19., 20.]]]) shape of x.mean(axis=1,keepdim=False): torch.Size([2, 4]) tensor([[5., 6., 7., 8.], [17., 18., 19., 20.]]) shape of x.mean(axis=2,...
shape of x.mean(axis=0,keepdim=False): torch.Size([3, 4]) tensor([[7., 8., 9., 10.], [11., 12., 13., 14.], [15., 16., 17., 18.]]) shape of x.mean(axis=1,keepdim=True): torch.Size([2, 1, 4]) tensor([[[5., 6., 7., 8.]], ...
mean = torch.mean(a, (0,1)) print(mean, mean.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 如果需要保持维度,这里的输入为三个维度,那么保持维度的意思就是输出也是三个维度。 那么可以加入keepdim=True, 如下: a = torch.Tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5]).view(2, 3, 1) ...
作用:torch.mean(tensor, dim=0), dim表示的是沿着dim维度求平均值 reference:https://blog.csdn.net/haoxue2011/article/details/108349166 torch.full()和torch.full_like() 作用:torch.full((3,4), 5),给定一个值fill_value和一个size,创建一个矩阵元素全为fill_value的大小为siz...