torch.cat((x,y),dim=0) :张量 X,Y按照列堆起来 # 2. torch.cat((x,y),dim=1) :张量 X,Y按照行并排起来 x = torch.ones(3, 4) y = torch.zeros(3, 4) z = torch.cat((x, y), dim=0) # dim = 0 ;按列堆起来 m = torch.cat((x, y), dim=1) # dim = 1 :按行并排 ...
dim=2 dim=-1 print(torch.stack((T1, T2), dim=0)) dim =0 print(torch.stack((T1, T2), dim=1)) dim=1 总结:dim=0是将T1和T2直接拼到一起 dim=1是一行一行的拼接 dim=-1or2是一列一列的拼接
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...
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...
# 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,但维度并未增加,仍然是二维张...
dim0、dim1:交换的维度 注意: 返回的张量数组与原来的数组共享底层存储,更改一方的数据内容,另一方的数据也会被修改; 只能同时交换两个维度,因此只能输入两个数; torch.transpose也可以通过a.transpose实现,后者默认转换数组a; 经过交换后的内存地址不连续,如果用view改变视图,则会报错。
例1:对一维张量进行softmax归一化 import torch import torch.nn.functional as F # 创建一个一维张量 input_tensor = torch.tensor([2.0, 3.0, 4.0]) # 对输入张量进行softmax归一化,dim=0表示对第0维度进行归一化 output_tensor = F.softmax(input_tensor, dim=0) print(output_tensor) 输出结果: ...
pytorch 中,使用到 dim 参数的 api 都是跟集合有关的,比如 max(), min(), mean(), softmax() 等。当指定某个 dim 时,表示使用该维度的所有元素进行集合运算,一个 tensor 的 shape 为 (3, 4, 5),分别对应的 dim 如下所示 dimshape 0 3 1 4 2 5 当使用 max(dim=1) 时,表示使用第二个维度...
dim在torch中表示什么方向? numpy中axis的方向是如何定义的? 1. torch中以index_select为例子 torch.index_select(input, dim, index, out=None) - 功能:在维度dim上,按index索引数据 - 返回值:依index索引数据拼接的张量 - index:要索引的张量 - dim:要索引的维度 - index:要索引数据的序号 代码语言:javas...
torch.argmax中dim详解,torch.argmax()函数argmax函数:torch.argmax(input,dim=None,keepdim=False)返回指定维度最大值的序号,dim给定的定义是:thedementiontoreduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。例如...