6.3.1 torch.chunk:拆分成指定的个数 6.3.2 torch.split:按照指定的元素个数进行拆分 6.3.3 torch.tensor_split:按照索引拆分 6.3.4 torch.chunk vs torch.split vs torch.tensor_split 6.4 组合/拼接(非常重要) 6.4.1 torch.cat:在已有的维度上进行拼接。 6.4.
结构操作就是改变张量本身的结构,数学运算就是对张量的元素值完成数学运算。 + 常使用的张量结构操作:维度变换(tranpose、view等)、合并分割(split、chunk等)、索引切片(index_select、gather等)。 + 常用的张量数学运算:标量运算、向量运算、矩阵运算。 1.1 改变形状: view 和 reshape 两个方法都是用来改变 tensor...
pytorch中torch.chunk()方法 参考链接:https://www.cnblogs.com/jiangkejie/p/10309766.html 分类:人工智能 健力宝1995 粉丝-1关注 -2 +加关注 0 0 升级成为会员
torch.cat( [x, x, x],0) #沿第0维将这3个x张量拼接,torch.stack(sequence, dim=0)则会增加一个维度 torch.chunk(x, int, dim=0) #沿第0维将x拆分为长为2的tensor list torch.split(tensor, 2, dim=0) #沿着第0维拆分,每个分片内2行记录 torch.index_select(x,0, torch.LongTensor([0,2...
每个元素占用32bit/8=4Byte内存。torch和numpy 二者用法类似,二者可以互相转换。 有共享内存和不共享内存的情况2.广播法则 PyTorch 张量高阶操作 ) Cat 合并 , 不增加维度,cat维度可以不同。 Stack 合并,创建新的维度,旧维度必须一致。 Split 根据长度来拆分。 Chunk 根据数量来拆分。Tensor运算tensor...;,<,>...
torch.chunk() chunk方法可以对张量分块,返回一个张量列表 分别是沿dim=0和dim=1将x分成3块 tensor.permute() 维度转换, 通道转换 将tensor的维度换位。 >>> x = torch.randn(2, 3, 5) >>> x.size() torch.Size([2, 3, 5]) >>> x.permute(2, 0, 1).size() torch.Size([5, 2, 3]...
torch.chunk(tensor, chunks, dim = 0) 将张量沿给定维度拆分成若干块。(将要拆分的张量,返回的块数,所沿拆分维度) torch.cat(seq, dim = 0, out = None) -> Tensor 在给定维度上连接张量的给定序列。(Python 序列,张量连接的维度,输出参数)
.squeeze(input, dim=None, out=None) → Tensor,将维度=1的那个维度(即只包含一个元素的维度)去掉,即所谓的压榨torch.stack(seq, dim=0, out..., out=None) → Tensor torch.chunk(tensor, chunks, dim=0)→ List of Tensors。在某一个维度将一个tensor分成几等份 torch.stack()详解 /details/1038...
2. torch.chunk(tensor, chunks, dim) 说明:在给定的维度上讲张量进行分块。 参数: tensor(Tensor) -- 待分块的输入张量 chunks(int) -- 分块的个数 dim(int) -- 维度,沿着此维度进行分块 ...PyTorch:torch.Tensor.repeat()、expand() 目录1、torch.Tensor.repeat() 2、torch.Tensor.expand() 1、...