Tensor的维度变换 1.reshape重置形状 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 a = tf.random.normal([4,28,28,3]) print("a:",a.shape,a.ndim) # 失去图片的行和列信息,可以理解为每个像素点(pixel) b = tf.reshape(a,[4,28*28,3]) print("b:",b.shape,b.ndim) # tensor维度转换时...
squeeze用于对维度值为1的维度进行挤压,可以指定index,默认情况下挤压去所有1维度,保证元素个数不变。 unsqueeze相反,可以增加1维度,指定的index为增加维度后的新维度index。 示例: #2 squeeze&unsqueeze 挤压[减少维度]&展开[增加维度] #unsqueeze c=sample.unsqueeze(0) #在[0]处增加维度,新维度在新Tensor上索引...
#创建一个tensor矩阵,其中有三个维度,第一个维度大小为7,第二个维度大小为8,第三个维度大小为9 x=torch.randn(7,8,9)#torch.Size([7, 8, 9]) x=x.permute(2,0,1)#将x的1,2,3维度变为3,1,2维度torch.Size([9, 7, 8]) x=x.transpose(0,1)#将x的第一维度和第二维度调换torch.Size([...
2)squeeze/unsqueeze:需要添加或减少某一维度,不会更改原来的数据,而是生成新的tensor 1》unsqueeze(i):在i位置添加维度1 b.unsqueeze(1) 返回: tensor([[[0,1,2]], [[3,4,5]]]) 即b从2*3变成了2*1*3 等价于: b.unsqueeze(-2) #表示倒数第二个维度 2》squeeze(i):删除i位置的维度1 c = b...
1 定义 张量的的定义:一个 n 维的张量就是一维数组中的所有元素都是 n-1 维的张量。 举例说明: 一个二维张量,就是一个一维数组里面的所有元素都是一个一维张量; 一个三维张量,就是一个一维数组里面的所有元素都是一个二维张量; 一个四维张量,就是一个一维数组里面的所有元素都是一个三维张量; ...
Tensor可以将其理解为多维数组,其可以具有任意多的维度,不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape)。同一Tensor的中所有元素的dtype均相同。如果你对 Numpy 熟悉,Tensor是类似于 Numpy array 的概念。Tensor的创建¶ 首先,让我们开始创建一个 Tensor , 并用 ndim 表示Tensor 维度的数量: 1. 创建...
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Squeese/unsqueeze unsqueeze 可以添加更高维度。参数为非负数的话在之前插入维度,负数的话在索引之后插入 举例: 当维度不同的Tensor相加的时候,要先用unsqueeze进行维度展开,然后将各个维度大小进行变换后相加: squeeze:删减维度,无参数则挤压掉所有可以挤压的维度(dim size=1的维度)...
1. 2. 3. 4. 5. 直接从数据构造张量: 复制 x = torch.tensor([5.5, 3])print(x) 1. 2. 输出: 复制 tensor([5.5000, 3.0000]) 1. 创建一个统一的长张量。 复制 x = torch.LongTensor(3, 4)xtensor([[94006673833344, 210453397554, 206158430253, 193273528374],[ 214748364849, 210453397588, 24910...
在PyTorch中,如果你有一个一维的tensor,里面只包含0或1,并且你想遍历这个tensor,对于每个1重复15次,对于每个0则只保留一个0,最终组成一个新的tensor,你可以按照以下步骤来实现: 创建一个空的结果列表: 我们将使用一个列表来存储处理后的元素,因为列表在Python中非常灵活,可以方便地添加和修改元素。 遍历一维tensor...
torch.squeeze(input, dim=None, out=None) → Tensor #将维度=1的那个维度(即只包含一个元素的维度)去掉,即所谓的压榨 torch.stack(seq, dim=0, out=None) → Tensor torch.t(input) → Tensor torch.take(input, indices) → Tensor torch.transpose(input, dim0, dim1) → Tensor ...