importtorch x= torch.Tensor([1, 2, 3, 4])#torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FlaotTensor)的简称。print('-'* 50)print(x)#tensor([1., 2., 3., 4.])print(x.size())#torch.Size([4])print(x.dim())#1print(x.numpy())#[1. 2. 3. 4.]print('-'* 50)print(torch.unsqueeze(...
torch view函数是PyTorch中的一个重要函数,它用于改变张量的形状,实现对数据的重塑。其基本用法如下: new_tensor = tensor.view(*shape) 其中,tensor是原始的张量,new_tensor是经过view函数处理后得到的新张量,*shape是一个可变参数,用于指定新张量的形状。 在使用view函数时,需要注意以下几点: 1. 新张量的元素个...
<1>元素积(element-wise),即相同形状的矩阵对应元素相乘,得到的元素为结果矩阵中各个元素的值,表示为A\odot B,对应函数为torch.mul()(和*的效果一样)。 <2>矩阵乘法,对应函数为torch.mm()(只能用于2d的tensor)或者torch.matmul()(和符号@效果一样)。对于torch.matmul(),定义其矩阵乘法仅在最后的两个维度...
这个函数的参数中还有一个dim参数,使用方法为re = torch.max(Tensor,dim),返回的re为一个二维向量,其中re[0]为最大值的Tensor,re[1]为最大值对应的index的Tensor。 例如: >>>print(torch.max(si,0)[0])tensor([1.1659,2.0483,1.6847,1.7610,0.4364]) AI代码助手复制代码 注意,Tensor的维度从0开始算起。
简介:(读Yolo3源码发现的不会的函数)Pytorch常用函数记录-pretrained-torch.nn.Upsample()函数-torch.cat-a.permute-a.view()等 1、pretrained = False 我们经常会在pytorch的代码中看到这个参数,可以设置为True,也可以设置为False. 事实上这个参数常见于迁移学习的代码中,如果设置为True,则是启动下载预训练模型。
pytorch中torch.max和Tensor.view函数⽤法详解 torch.max()1.torch.max()简单来说是返回⼀个tensor中的最⼤值。例如：>>> si=torch.randn(4,5)>>> print(si)tensor([[ 1.1659, -1.5195, 0.0455, 1.7610, -0.2064],[-0.3443, 2.0483, 0.6303, 0.9475, 0.4364],[-1.5268, -1....