1. torch.cat(data, axis) # data表示输入的数据, axis表示进行串接的维度 t =Test() t.num= 50print(t.num) a= torch.tensor([[1, 1]]) b= torch.tensor([[2, 2]]) x=[] x.append(a)#维度是[1, 1, 2]x.append(b)#维度是[2, 1, 2]c= torch.cat(x, 0)#将维度进行串接print...
使用torch.cat函数进行张量拼接: torch.cat函数接受一个张量列表(或元组)和一个指定拼接维度的参数。它会沿着指定的维度将列表中的张量拼接在一起。 指定拼接的轴(axis): 在torch.cat函数中,dim参数指定了拼接的轴。例如,dim=0表示沿着第0维(行方向)拼接,dim=1表示沿着第1维(列方向)拼接。 (可选)验证拼接后...
axis = 0:压缩行,对各列求均值,返回 (n,)向量 axis =1 :压缩列,对各行求均值,返回(m,)向量,二维中(axis=-1与axis=1等价) np.std() & np.var()# np.std(X, axis=0)np.var(X, axis=0)# 求方差 axis 不设置值,对 m*n 个数求标准差,返回一个实数 axis = 0:压缩行,对各列求标准差,...
# Torch Code: torch.stack(torch.meshgrid(*coord_seqs), dim=-1) # PaddlePaddle Code: paddle.stack(paddle.meshgrid(*coord_seqs), axis=-1) 需要注意参数 dim 换成 axis4.2 torch.cat() 转 paddle.concat()# Torch Code: inp = torch.cat([rel_coord, r_rev.unsqueeze(-1)], dim=-1) # ...
6.4.1 torch.cat:在已有的维度上进行拼接。 6.4.2 torch.stack:在现有的维度上进行stack,会增加一个维度。 6.5 维度升维(非常重要) 6.5.1 torch.reshape vs torch.view 6.5.2 torch.unsqueeze:添加维度 6.5.3 数组新增一维的方法 6.6 维度降维(非常重要) 6.6.1 torch.squeeze:去除维度为1的 6.6.2 torch....
1,gather是不规则的切片提取算子(Gathers values along an axis specified by dim. 在指定维度上根据索引 index 来选取数据)。函数定义如下: torch.gather(input,dim,index,*,sparse_grad=False,out=None)→Tensor 参数解释: +input(Tensor) – the source tensor. +dim(int) – the axis along which to ind...
torch.cat是在指定的维度上进行张量的拼接,而torch.stack是在新创建的维度上进行张量堆叠。 AI检测代码解析 import torch # 假设 X 是一个 2x3 的张量 X = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 执行 torch.cat 拼接操作 X = torch.cat((X, X + 1), 1) ...
torch.max()和torch.mean()的用法 torch.max()和torch.mean()的用法 进度条和torch.cat()用法...torch.mean函数和torch.max函数 一.torch.mean函数 先来看示例: 从上可以看出torch.mean(input,dim=d,keepdim=True)函数的系数的作用 输入: 1、input 是输入的tensor。 2、dim 是索引的维度,dim=0寻找...
self.labels = dist.argmin(axis=1) return self.labels def _init_cluster(self, data, patience, prefix): # 没有中心点时,初始化一个中心点 if self.cluster_centers is None: self.cluster_centers = data.mean(dim=0).reshape(1, -1)
(theta_p)],axis =1)Yp = torch.ones_like(r_p)#negative samplesr_n =8.0+ torch.normal(0.0,1.0,size = [n_negative,1]) theta_n =2*np.pi*torch.rand([n_negative,1])Xn = torch.cat([r_n*torch.cos(theta_n),r_n*torch.sin(theta_n)],axis =1)Yn = torch.zeros_like(r_n)#...