narrow(0, 0, 2) tensor([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6]]) >>> x.narrow(1, 1, 2) tensor([[ 2, 3], [ 5, 6], [ 8, 9]])相關用法 Python PyTorch Tensor.new_empty用法及代碼示例 Python PyTorch Tensor.new_tensor用法及代碼示例 Python PyTorch Tensor.new_full用法及代碼示例 Python ...
Tensor的一些操作 我们在用pytorch的时候经常会遇到一些tensor数据的处理,这里总结一些以防自己忘记。 涉及到的方法有: torch.cat() torch.Tensor.expand() torch.squeeze() torch.Tensor.repeat() torch.Tensor.narrow() torch.Tensor.view() torch.Tensor.resize_() torch.Tensor.permute() torch.cat(seq, dim...
总说:select是直接提取某一维;narrow是取出某一维并进行裁剪; sub就是取出一块,是对取出的所有维进行裁剪。 语法: select(dim, index); narrow(dim, index, num); sub(dim1s, dim1e, dim2s, dim2e,…)x = torch.Tensor(,) i = x:apply(function()i = i+ return i end) --[[ x 为 1 2 3...
torch.tensor.narrow(dim, start, length) torch.tensor.narrow是直接在tensor上面操作的, 参数意义与torch.narrow一致 example: # 接上面的x In [6]: x.narrow(0, 0, 2) Out[6]: tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
pytorch的很多操作都会导致tensor不连续,比如tensor.transpose()(tensor.t())、tensor.narrow()、tensor.expand()、tensor.view(),即虽然这些操作的结果是新的tensor,但pytorch并不会真正开辟新空间来存储这些新tenor,而是记录新tensor元素在原tensor中的位置,显然新tensor按行优先排列的结果与其storage(实际上是原tenso...
1.narrow(k,m,n) 这个函数是选中第k维的从m行开始,供选中n行 2.sub(dim1s,dim1e[,dim2s,dim2e,..,dim4s,dim4e]) 功能最强大,可以切任意的一个字块,不过参数比较多,制定每一维的从开始到到结束的index 3.select(dim, index) 这个最实用于选择column,因为选中第3列用大括号的表达为A[{{},{3}}...
torch.Tensor.narrow(dimension, start, length)→ Tensor 返回一个经过缩小后的张量。操作的维度由dimension指定。缩小范围是从start开始到start+length。执行本方法的张量与返回的张量共享相同的底层内存。 参数: dimension (int) – 要进行缩小的维度 start (int) – 开始维度索引 ...
tensor.narrow is expecting integer start and length. I have a use case where star and length are tensors computed from the values of the other tensors in the tpu. Is it possible to call tensor.narrow with start and length being tensors, ...
Narrow的工作原理类似于高级索引。例如,在一个2D张量中,使用[:,0:5]选择列0到5中的所有行。同样的,可以使用torch.narrow(1,0,5)。然而,在高维张量中,对于每个维度都使用range操作是很麻烦的。使用narrow可以更快更方便地实现这一点。 5. where
narrow的计算过程,只需要推导storage_offset和shape,stride直接沿用输入张量的stride。 storage_offset的计算方式: storage_offset += start * input_stride[dim] 也就是输出张量在读取内存的时候,加上的偏移量是dim维度的stride乘以start,结合上图就很容易理解了。