最近在学习pytorch,其中看到了reshape(-1,1), reshape(2,-1) 等等诸如此类,不太理解什么意思,经查阅,-1代表n,由另外一个参数和张量里面值的个数共同决定。看代码: 定义一个四行三列的张量,此时-1代表12. 同理对于reshape(2,-1), 此时-1代表6 总的来说:-1代表n n=tensor的长度/第一个参数 或 n...
python默认是按行取元素。 参数-1,表示模糊reshape的意思。 比如:reshape(-1,3),固定3列 多少行不知道。 3、实验代码: 1importnumpy as np2importtorch3a = [[1,2,3],[4,5,6]]#定义一个数组4b = torch.tensor(a)#初始化一个tensor5print("原始数组为:\n{0}\n\n".format(b))6print("reshape(...
importtorch>>>x=torch.arange(15).reshape(3,5)>>>x.shapetorch.Size([3,5])>>>x.stride()(5,1)其中stride[0]=5,stirde[1]=1>>>print(x)tensor([[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14]])stride[0]可以看作为对一列创建的索引步长,总长为5。即元素(0,0)与元素(1,0)在...
Access operations 1. Flatten a tensor Flattening a tensor means to remove all of the dimensions except for one. defflatten(t):t=t.reshape(1,-1)# -1告诉reshape()函数根据tensor中包含的元素数量传入值(在第一个值等于1的情况下,乘积总是等于元素)# 等价于# t = t.reshape(1, t.size()[0] ...
张量(tensor)是Pytorch中最基本的操作对象,表示一个多维矩阵,类似numpy中的ndarrays,是可以在GPU上使用以加速运算。 创建 直接创建张量: 函数 功能 ones(*sizes) 全1Tensor zeros(*sizes) 全0Tensor eye(*sizes) 对⻆线为1,其他为0 arange(s,e,step) 从s到e,步⻓为step linspace(s,e,steps) 从s到...
1.Tensor attributes 在tensor attributes(张量属性)中有三个类,分别为torch.dtype, torch.device, 和 torch.layout。 其中,torch.dtype是展示torch.Tensor数据类型的类,pytorch有八个不同的数据类型,下表是完整的dtype列表. Torch.device 是表现torch.Tensor被分配的设备类型的类,其中分为’cpu’ 和‘cuda’两种,...
Device tensor is stored on: cpu 1. 2. 3. 获取张量维度还可以使用 size 命令 除此以外,我们还可以使用size来获取张量的维度,这也是代码里常见的用法,不过我比较推荐使用shape,因为如果我们想要修改张量的维度,可以直接对应使用reshape命令。 tensor.size() ...
>>> torch.tensor([]) # Create an empty tensor (of size (0,)) tensor([]) 从numpy中获得数据 torch.from_numpy(ndarry) 注:生成返回的tensor会和ndarry共享数据,任何对tensor的操作都会影响到ndarry, 反之亦然 >>> a = numpy.array([1, 2, 3]) ...
在PyTorch中,reshape和view都能用来被更改Tensor的维度,它们区别在于view要求Tensor的物理内存必须是连续的,否则将报错,reshape则没有这种要求,但是view返回的一定是一个索引,reshape返回的是引用还是复制是不确定的 代码如下 import torchimport numpy as npa=torch.rand(1,2,3,4,5)print("元素个数",a.nelement(...
Squeezing a tensor removes the dimensions or axes that have a length of one. 压缩tensor,删除长度为1的轴 Unsqueezing a tensor adds a dimension with a length of one. 扩充tensor > print(t.reshape([1,12])) > print(t.reshape([1,12]).shape) ...