python中的shape[-1]与shape[0],shape[1]的含义 shape[-1] 首先需要知道,对于二维张量,shape[0] 代表行数,shape[1] 代表列数,同理,三维张量还有 shape[2]; 一般来说 -1 代表最后一个,所以shape[-1]代表最后一个维度,如在二维张量里,shape[-1]表示列数,注意,即使是一维行向量,shape[-1]表示行向量...
一般来说,-1代表最后一个,所以shape[-1]代表最后一个维度,如在二维张量里,shape[-1]表示列数,注意,即使是一维行向量,shape[-1]表示行向量的元素总数,换言之也是列数: 我们还是举上面的例子: 1 2 >>>print(x.shape[-1]) 3 就是求得的列数。
shape[-1] 首先需要知道,对于二维张量,shape[0] 代表行数,shape[1] 代表列数,同理,三维张量还有 shape[2]; 一般来说 -1 代表最后一个,所以shape[-1]代表最后一个维度,如在二维张量里,shape[-1]表示列数,注意,即使是一维行向量,shape[-1]表示行向量的元素总数,换言之也是列数: import torch x = to...
（2L，3L）表示两行三列 -1表示自动匹配。如赋值c.shape=2，-1，而c有6个数，所以-1在这里就表示3；同理，赋值c.shape=-1,2中的-1也是自动匹配为3，也就是三行两列
img.shape[1]:图像的水平尺寸(宽度) img.shape[2]:图像的通道数 1. 2. 3. 4. 5. 1.1 代码解释 代码如下: import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 if __name__ == '__main__': img = mpimg.imread('cat.jpg') # 读取和代码处于同一目录下的 img.png ...
-1的意思是没有指定，而是根据另一个维度指定的数量进行分割。比如一个10*10的array，[2, -1]就是说两行，列数是10*10/2
1,2]的shape值( 2,),意思是一维数组,数组中有2个元素 y[[1],[2]]的shape值是(2,1),意思是一个二维数组,每行有1个元素 z [[1,2]]的shape值是(1,2),意思是一个二维数组,每行有2个元素 看完上述内容,你们掌握python中shape( ,)与( ,1)的区别是什么的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解...
这个操作返回一个表示输入形状的一维整数张量。 例如:t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, ...
dimensions)。表示维度的方法是用一个Python tuple, 假设 这个tuple的值是： (int_0, int_1, ..,...
以下 A100平台上 RMSNorm 算子的性能测试结果便是一个明证:相较于采用 Python 开发接口组合实现的方式,经过编译优化后的算子运行速度提升了4倍;即便与手动算子融合的方式相比,也实现了14%的性能提升。这一成果充分展示了飞桨框架在保证灵...