代码如下，显然这是一个shape为(2,7)的张量，我们需要在7这个维度求解softmax值，因此指定的dim为1或...
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...
(1)torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False)返回指定维度最大值的序号; (2)dim给定的定义是:the demention to reduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。 二、栗子 AI检测代码解析 # -*- coding: utf-8 -*- """ Cr...
dtype参数用于指定输出数据类型。dim参数的使用： dim指定了要求和的维度。例如，对于二维张量，dim=0表示对每一列进行求和，结果是一个行向量；dim=1表示对每一行进行求和，结果是一个列向量。 如果dim是一个列表，例如dim=[0, 1]，则表示同时对多个维度进行求和，结果是一个标量。keepdim参数的使用...
关于torch函数中dim的解释-读这篇就够了 1 dim的取值范围 1)-1的作用 0,1,2,-1. 其中-1 最后一维 即 2 0,1,2,3,-1其中-1 最后一维 即3 2)维度 0,1,2,3表示 BCHW,常在CV任务中使用。 0,1,2 表示 CHW, 常在NLP任务中使用。 3)用图来说明 ...
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 ...
torch.squeeze(input, dim=None, out=None) → Tensor dim = None:去除 input 张量中所有 size 为 1 的维度。 指定dim 时:若该维度 size 为 1 则去除,否则保持 input 张量不变。 torch.unsqueeze(input, dim) → Tensor dim >= 0:在指定维度前插入一维。
第二个参数dim表示维度,dim=0则表示按行连接,dim=1表示按列连接 代码语言:javascript 代码运行次数:0 AI代码解释 a=torch.tensor([[1,2,3,4],[1,2,3,4]])b=torch.tensor([[1,2,3,4,5],[123,4,5]])print(torch.cat((a,b),1))#输出结果为:tensor([[1,2,3,4,1,2,3,4,5],[1,2...
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: ...
1. 从多种版本中挑选一种实现,完整代码如下: AI检测代码解析 import torch as nn import torch.nn.functional as F class LabelSmoothingLoss(nn.Module): '''LabelSmoothingLoss ''' def __init__(self, smoothing=0.05, dim=-1): super(LabelSmoothingLoss, self).__init__() ...