官网:tensor.T,tensor.T表示对tensor张量进行转置,解析如下图所示: 2. 代码例子 2.1 一维张量转置(与原张量相同) a = torch.randn(3) a,a.T 结果如下所示:(tensor([ 1.62,-0.06,-1.31]),tensor([ 1.62,-0.06,-1.31])) 2.2 二维张量转置 a = torch.randn(2,3) a,a.T #a.T结果由两行三列变...
import torch a = torch.randn(2,3) print(a) print('-'*20) aT = a.T print(a.T)结果如下 tensor([[-1.5604, -0.4227, -0.9538], [-0.3535, 0.8556, -0.3709]]) --- tensor([[-1.5604, …
·torch.arange().reshape():改变维度 ·torch.transpose():转置,也就是交换维度 二、可视化 torch.arange() torch.arange()生成的是一维Tensor。 torch.arange(24)#tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]) 其可视化...
在PyTorch中,.t()和.transpose(dim0, dim1)是进行Tensor转置的两种主要方法。.t()是.transpose(0, 1)的快捷方式,专门用于二维Tensor。而.transpose(dim0, dim1)方法更加通用,可以用于任意维度的Tensor。通过转置操作,我们可以灵活地调整Tensor的维度顺序,以满足不同的计算需求。
import torch # 创建两个张量 tensor1 = torch.tensor([]) tensor2 = torch.tensor([1, 2]) # 在第一个维度上拼接这两个张量 result = torch.cat((tensor1, tensor2.unsqueeze(0)), dim=0) print(result) torch transpose用法 在PyTorch 中,torch.transpose() 函数用于对张量的维度进行转置。它接受一...
可以理解成先把原始tensor按维度顺序排成一个一维向量,然后根据view()函数的参数把一维向量调整为我们所希望的维度。 下面是一些例子,另外view()函数里的参数可以是列表。 注意,view()返回的tensor和传入的tensor共享内存,换句话说,修改其中一个,数据都会变。
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一、Tensor torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具,可认为是一个高维数组,它可以是一个数(标量)、一维张量(向量)、二维张量(矩阵)或更高维的张量。Tensor和numpy中的多维数组ndarray很类似,但Tensor可以使用GPU加速。 Tensor的接口设计与numpy类似,从接口的角度讲,对Tensor的操作可分为两类:(1)torch.function,如...
Bat = nn.BatchNorm1d(2) input = torch.randn(2, 2) output = Bat(input) print(input, output) # tensor([[ 0.5476, -1.9766], # [ 0.7412, -0.0297]]) tensor([[-0.9995, -1.0000], # [ 0.9995, 1.0000]], grad_fn=<NativeBatchNormBackward>) (5) nn.BatchNorm2d 二维批归一化层 Bat ...
2 重点操作:高维数据的轴对换。最经典的案例就是矩阵转置 transpose ,对换了axis 0 和 axis 1,但如果是更高维度呢?(张量,即 tensor 数据结构) ## 2 dim data, matrix#arr = np.arange(15).reshape((3, 5))#print("arr:\n", arr)#print("arr.T\n", arr.T, "\ntranspose(arr):\n", np....