>>>y=np.expand_dims(x,axis=1)# Equivalent to x[:,np.newaxis]>>>yarray([[1],[2]])>>>y.shape(2, 1) Note that some examples may useNoneinstead ofnp.newaxis. These are the same objects: >>>np.newaxisisNoneTrue torch.unsqueeze(input,dim,out=None) → Tensor Returns a new tensor...
Adimvalue within the range[-input.dim()-1,input.dim()+1)can be used. Negativedimwill correspond tounsqueeze()applied atdim=dim+input.dim()+1. Parameters: input(Tensor) – the input tensor dim(int) – the index at which to insert the singleton dimension out(Tensor,optional) – the out...
torch expand `torch.expand()`是PyTorch库中的一个函数,用于将给定的张量沿着指定的维度进行扩展。这个函数非常有用,特别是当你需要复制现有数据并填充到新的维度时。 函数的基本语法是: ```python torch.expand(tensor, size, *, dim=0, contiguous=True, sparse_dim=None) ``` 参数解释: * `tensor`:...
torch.squeeze()函数用于去除张量中的单维度，使其形状更紧凑。其语法格式为torch.squeeze(input, dim=None, out=None)。参数input为输入张量，dim为可选的维度索引，out为可选的输出张量。torch.expand()函数用于将张量的形状扩展至与另一个张量相匹配的形状。它允许张量在某些维度上重复自身以适应目标...
print(torch.stack((T1,T2),dim=1).shape) print(torch.stack((T1,T2),dim=2).shape) print("###") ''' torch.vstack和torch.hstack是一些库中提供的函数,用于垂直和水平拼接张量。 ''' import torch # 垂直拼接 tensor1 = torch.tensor
7.4 expand 扩展 7.5 repeat 复制 7.6 .t() 转置 7.7 transpose 维度变换 7.8 permute 维度变换 八、张量的拼接和拆分 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...
dim4适合图片,CNN 随机生成 randn:随机正态分布 rand:随机0-1均值分布 randint(m, n):从m到n的随机化,但不包含n 4.2 生成torch 使用: torch.tensor([2., 3.2]):生成一个一维的tensor torch.FloatTensor(d1, d2, d3): 生成3维的Tensor,但不初始化 ...
dim (int, optional)– 如果给定,则input只会在给定维度挤压 out (Tensor, optional)– 输出张量 3.torch.expand() 作用:expand()函数可以将张量广播到新的形状。 注意: 只能对维度值为1的维度进行扩展,且扩展的Tensor不会分配新的内存,只是原来的基础上创建新的视图并返回;无需扩展的维度维度值不变,维度为-...
mask = self.geometricTnf(expand_dim(self.mask_id,0,batch_size),theta)ifreturn_outliers: mask_outliers = self.geometricTnf(expand_dim(1.0-self.mask_id,0,batch_size),theta)ifself.normalize: epsilon=1e-5mask = torch.div(mask, torch.sum(torch.sum(torch.sum(mask+epsilon,3),2),1).unsque...
speed = manifold.dist(a, b, keepdim=True).unsqueeze(0).expand_as(dist_ab_t0mt1)# we have exactly 12 line segmentstolerance = { torch.float32: dict(rtol=1e-5, atol=5e-3), torch.float64: dict(rtol=1e-5, atol=5e-3),