torch.cat()的拼接效果 # torch.cat可以理解成拼接,dim=0表示按行拼接,dim=1表示按列拼接,不增加维度 c0 = torch.cat((a, b), dim=0) print(f'c0.shape:{c0.shape}\nc0={c0}') c1=torch.cat((a,b),dim=1) print(f'c1.shape:{c1.shape}\nc1={c1}') 拼接后得到的张量shape变化,但维...
在pytorch中,同样有这样的函数,那就是torch.cat()函数. 先上源码定义:torch.cat(tensors,dim=0,out=None) 第一个参数tensors是你想要连接的若干个张量,按你所传入的顺序进行连接,注意每一个张量需要形状相同,或者更准确的说,进行行连接的张量要求列数相同,进行列连接的张量要求行数相同 第二个参数dim表示维度...
1. torch.cat(inputs, dimension=0)说明 torch.cat用于对tensor的拼接,dim默认为0,即从第一维度拼接。表示为4维的图像tensor中,第一维默认为batchSize,第二维为channel(通道),第三维为height(图片的高),第四维为width(图片的宽),一般需要基于通道进行拼接。 2. 例子 2.1 定义输入 2.1.1 code #===#定义两...
torch.tensor([])和torch.tensor([1,2]),如何拼接成torch.tensor([[1,2]]) 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 tran...
b = torch.cat((a,a),dim=0) b Out[6]: tensor([[[ 0.1728, 1.2299, 1.1025, 1.2469], [-1.7841, -0.0682, -1.3842, 0.1034], [-0.2922, 0.5537, 1.8052, 1.6766]], [[ 0.6606, -0.1216, 0.6336, -0.9340], [-0.3626, -1.1162, 0.8975, -0.1320], ...
首先我们看dim=0 c=torch.cat((a, b), dim=0) >>> c tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]) 在pytorch中,默认的tensor维度顺序是(B, C, H, W) 上面是二维的tensor,因此是(H, W) 因为所谓的dim=0就是在H上进行拼接,也就是在高度上进行拼接,这才将两个tensor立起来 ...
大意就是,FX仅仅是做Python2Python的转换,不像Torchscript一样是为了做部署(脱离Python这个环境,在C++中运行)而做转换。两者没什么关系,不冲突,用FX转换后的模型也可以用torchscript继续转换,两者是正交的。 Python to Python? 不过需要注意的是,FX的代码生成式由Python到Python。也就是说,FX生成的代码,和我们平常...
8.1 cat 8.2 stack 8.3 split 8.4 chunk 九、基本运算 9.1 广播机制 9.2 matmul 矩阵/张量乘法 9.3 pow 次方运算 9.4 sqrt 平方根运算 9.5 exp 指数幂运算 9.6 log 对数运算(相当于 ln) 9.7 取整 9.8 clamp 控制张量的取值范围 十、统计属性 10.1 norm 求范数 10.2 mean、median、sum、min、max、prod、arg...
# 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) # ...
x= rearrange(x,'b h w (p1 p2 c)-> b (h p1) (w p2) c', p1=2, p2=2, c=1) rearrange函数的输入包括三部分,x是输入张量,'b h w (p1 p2c)-> b (h p1) (w p2)c'是张量重排规则,p1=self.dim_scale, p2=self.dim_scale,c=C//self.dim_scale是重排规则中的相关变量赋值。这个格...