dim :新增维度的(下标)位置,当dim = -1时默认最后一个维度;范围必须介于 0 到输入张量的维数之间,默认是dim=0,在第0维进行连接 返回值:输出新增维度后的张量 情况一:输入数据为1维数据 dim = 0 : 在第0维进行连接,相当于在行上进行组合(输入张量为一维,输出张量为两维) import torch a = torch.tensor...
append(array1) np_list.append(a) dim0 = torch.stack(tensor_list, dim=0) dim1 = torch.stack(tensor_list, dim=1) dim2 = torch.stack(tensor_list, dim=2) dim3 = torch.stack(tensor_list, dim=3) dim4 = torch.stack(tensor_list, dim=4) np_list = torch.tensor(np_list) print(...
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是一列一列的拼接发布于 2022-12-04 20:22・上海 Torch (深度学习框架) 维度 深度学习(Deep Learning) ...
在pytorch中,常见的拼接函数主要是两个,分别是:stack()cat()实际使用中,这两个函数互相辅助: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.…
torch.stack(list) 默认是从第0维开始stack outputs = torch.stack(inputs, dim=0) torch.stack((R, spatial_R), dim=1) 和torch.stack的区别是stack会新增一个维度,cat不会 torch.cat 将两个tensor拼接在一起。 也可以多个,不只是两个 和torch.stack的区别是stack会新增一个维度,cat不会 ...
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) 9.7 取整 9.8 clamp 控制张量的取值范围 十、统计属性 10.1 norm 求范数 10.2 mean、median、sum、min、max、prod、argmax、arg...
outputs = torch.stack(inputs, dim=?) → Tensor 参数 inputs : 待连接的张量序列。 注:python的序列数据只有list和tuple。 dim : 新的维度, 必须在0到len(outputs)之间。 注:len(outputs)是生成数据的维度大小,也就是outputs的维度值。 2. 重点 ...
1.常见的 没有string类型 2.对于string,使用别的方式进行处理 one-hot Embedding word2vec glove 3.dim=0 标量 4.dim=1 小写的时候,写入的是具体的值,列表 大写的时候,传入的是,size的张量 5.dim=2 6.dim=3 均匀分布 7.mixed 8.程序 importtorchimportnumpy as np"""数据类型"""#常见的类型判断a ...
本文对应第一篇,主要介绍torch.fx和基本使用方法。废话不多说,直接开始吧! 什么是Torch.FX torch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工具或者说一个库,是做python-to-python code transformation,大意就是可以把pytorch中的python前向代码转换为你想要的样子,官方介绍如下: ...
所以也就是第一个维度是dim=0，第二个维度是dim=1），但是我在stack函数中写的dim却是 dim=2，也...