torch.kthvalue(input, k, dim=None, out=None) -> (Tensor, LongTensor): 取输入张量input指定维度上第k个最小值,若不指定dim,则默认为input的最后一维。返回一个元组,其中indices是原始输入张量input中沿dim维的第k个最小值下标。 input(Tensor) - 输入张量 k(int) - 第k个最小值 dim(int, optional)...
stride(intortuple,optional) – 卷积核的步长. 默认: 1 padding(intortuple,optional) – 边缘的扩充,使用0进行扩充 Default: 0 dilation(intortuple,optional) – 内核之间的距离. Default: 1 groups(int,optional) – Number of blocked connections from input channels to output channels. Default: 1 bias(b...
dim=1的Tensor一般用在Bais这种地方,或者神经网络线性层的输入Linear Input,例如MINST数据集的一张图片用shape=[784]的Tensor来表示。 dim=1相当于只有一个维度,但是这个维度上可以有多个分量(就像一维数组一样),一维的张量实现方法有很多,下面是三种实现: 注意:维度为1时,shape和size返回的是元素个数。 dim=2的...
torch.chunk(tensor, chunks, dim=0) torch.chunk(tensor, chunk_num, dim)与torch.cat()原理相反,它是将tensor按dim(行或列)分割成chunk_num个tensor块,返回的是一个元组。 a=torch.Tensor([[1,2,4]])b=torch.Tensor([[4,5,7],[3,9,8],[9,6,7]])c=torch.cat((a,b),dim=0)print(c)p...
聊聊Pytorchtorch.cat与torch.stack的区别 torch.cat()函数可以将多个张量拼接成⼀个张量。torch.cat()有两个参数，第⼀个是要拼接的张量的列表或是元组；第⼆个参数是拼接的维度。torch.cat()的⽰例如下图1所⽰ 图1 torch.cat()torch.stack()函数同样有张量列表和维度两个参数。stack与cat的区别在于...
stack() cat()实际使用中,这两个函数互相辅助,使用场景不同:关于cat()参考torch.cat(),但是本文主要说stack()。函数的意义:使用stack可以保留两个信息:[1. 序列] 和 [2. 张量矩阵] 信息,属于【扩张再拼接】的函数。形象的理解:假如数据都是二维矩阵(平面),它可以把这些一个个平面按第三维(例如:时间序列)...
torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0) 例如我在算contrastive loss的时候,有x_i和x_j, 为了方便计算,先concat起来 x = torch.cat((x_i, x_j), dim=0) x_i, x_j = torch.split(x, batch_size, dim=0) x_i和x_j的b就分别是batch_size ...
output[1][1] = input[1][index[1][1]] = input[1][0] = 3 总结:可以看到gather是通过将索引在指定维度dim上的值替换为index的值,但是其他维度索引不变的情况下获取tensor数据。直观上可以理解为对矩阵进行重排,比如对每一行(dim=1)的元素进行变换,比如torch.gather(a, 1,torch.tensor([[1,2,0],...
cat((r.order(batch, channel, query), Q), dim=1) inputs = (torch.rand(2, 3, 4) for _ in range(3)) attention(*inputs) # [example adapted from http://einops.rocks/pytorch-examples.html] Reshaping tensors (einops) Lots of operations in deep learning are just different ways of ...
precision– Number of digits of precision for floating point output (default = 4). threshold– Total number of array elements which trigger summarization rather than full repr (default = 1000). edgeitems– Number of array items in summary at beginning and end of each dimension (default = 3)...