torch.stack这个函数看上去输出的结果很奇怪,但是其实解析之后很简单。 举个例子: 然后使用torch.stack函数: 一眼看上去,好像有点懵逼,不急,我们慢慢解析。 这个函数是这样的,他...上进行concat。 结果与直接执行torch.stack一致。针对其他维度也是一样的。这个就是torch.stack函数的理解以及与torch.cat的关系。
print(torch.stack((T1,T2),dim=0).shape) 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([[1, 2],...
在PyTorch 中,拼接(concatenation)是将两个或多个张量(tensor)沿着指定的维度组合成一个更大的张量的操作。主要的拼接方式有两种:torch.cat 和torch.stack。 3. 使用torch.cat进行tensor拼接的示例代码 torch.cat 函数用于在指定维度上拼接张量。以下是一个示例: ...
arr3=arr1.flatten()print("arr3, after flatten():\n", arr3) 6 常见的操作,concatenate 和 split 及其类似操作(hstack vstack np.c_ np.r_) ### very important, crucial, vital, momentous, critical !!arr1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) arr2= np.array([[7,8,9],[10,11,12...
cat() chunk() column_stack() dstack() hstack() gather() index_select() masked_select() movedim() moveaxis() narrow() nonzero() reshape() row_stack() == torch.vstack() scatter() scatter_add() split() squeeze() stack()swapaxes() == torch.transpose() == swapdims() -- t() ...
（pytorch中从0开始计数，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...
shift_x, shift_y = xp.meshgrid(shift_x, shift_y) shift = xp.stack((shift_y.ravel(), shift_x.ravel(), shift_y.ravel(), shift_x.ravel()), axis=1) A = anchor_base.shape[0] # 9 K = shift.shape[0] # K = hh*ww ,K约为20000 anchor = anchor_base.reshape((1, A, 4))...
LstmNode对应样本输入,x是输入样本x,xc是用hstack把x和递归输入节点拼接矩阵(hstack是横拼矩阵,vstack是纵拼矩阵)。 def bottom_data_is(self, x, s_prev = None, h_prev = None): # if this is the first lstm node in the network if s_prev == None: s_prev = np.zeros_like(self.state.s...
15.torch.hstack(tensors, *, out=None) → Tensor 16.torch.stack(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor 17.torch.vstack(tensors, *, out=None) → Tensor 18.torch.nonzero(input, *, out=None, as_tuple=False) → LongTensor or tuple of LongTensors 19.torch.reshape(input, ...
LstmNode对应样本输入,x是输入样本x,xc是用hstack把x和递归输入节点拼接矩阵(hstack是横拼矩阵,vstack是纵拼矩阵)。 def bottom_data_is(self, x, s_prev = None, h_prev = None): # if this is the first lstm node in the network if s_prev == None: s_prev = np.zeros_like(self.state.s...