# 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) # ...
b = torch.arange(2).reshape(1,2) a + b Out: tensor([[0, 1], [1, 2], [2, 3]]) 求和与平均 对张量中的所有元素求和,会得到一个单元素张量。可指明沿哪一个轴求和降低维度,沿哪一个轴降维生成输出张量,则哪一个维度将在输出形状中消失。例如一个形状为(2,3,4)的张量,指定axis=0,则求和...
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...
unsqueeze(-1).clamp(0.) loss_cls = self.loss_classes(pred_cls_pos, gt_classes_pos) unsqueeze 函数是用于在指定维度上增加一个维度,其作用是改变张量的形状。在 ious.unsqueeze(-1) 中,-1 表示在最后一个维度上增加一个维度,例如,如果 ious 的形状是 (N,),则 ious.unsqueeze(-1) 的形状将变为 ...
mpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) (1)、a:是一个array数组。看一下代码,再详细说说 个人理解,它先将[2,4,1]进行排序,就是[0,1,2],之后将数组[2,4,1]排序[1,2,4],索引就变为[2,0,1]。所以最准输出其索引值[2,0,1]。 (2)、axis:默认等于-1,个人感觉-1和1,...
print(x[x.remainder(2)==0])#取模2得0的元素 print(x.numel())#计算元素总个数:4*5*3=60 print(torch.cat((x1,x2),dim=0).s…
torch.cat((X, Y), dim=0), torch.cat((X, Y), dim=1) (tensor([[ 0., 1., 2., 3.], [ 4., 5., 6., 7.], [ 8., 9., 10., 11.], [ 2., 1., 4., 3.], [ 1., 2., 3., 4.], [ 4., 3., 2., 1.]]), ...
cat(dc.value_cache, axis=1) y = (kc + vc).sum(axis=2, keepdim=True) return x + y ### # Let's check the model runs. x = torch.randn(3, 8, 7, 1) cache = transformers.cache_utils.DynamicCache(1) cache.update(torch.ones((3, 8, 5, 6)), (torch.ones((3, 8, 5, 6...
torch.cat((X, Y), dim=0), torch.cat((X, Y), dim=1) (tensor([[ 0., 1., 2., 3.], [ 4., 5., 6., 7.], [ 8., 9., 10., 11.], [ 2., 1., 4., 3.], [ 1., 2., 3., 4.], [ 4., 3., 2., 1.]]), ...
torch.cat((a,b),dim=1)和torch.cat((a,b)axis=1)一样。 同理:torch.stack((a,b),dim=1)和torch.stack((a,b)axis=1)一样。 zz=torch.rand(100)#默认zz是列向量。而非行向量。 上述3行的情况,自己已经实际实验过。 结果为: 上述行数相同d,c,在第一维度也即列上拼接时,能拼接成100行六列...