torch.Tensor.narrow(dimension, start, length) → Tensor 返回一个经过缩小后的张量。操作的维度由dimension指定。缩小范围是从start开始到start+length。执行本方法的张量与返回的张量共享相同的底层内存。 参数: dimension (int) – 要进行缩小的维度 start (int) – 开始维度索引 length (int) – 缩小持续的长...
torch.masked_select(input, mask, out=None) → Tensor/masked_select(mask) 注意所有mask都为torch.ByteTensor,同时需要注意mask的shape不一定要和tensor相同数量也不一定要相同,shape中必须有一个轴要和tensor的轴对应,此时按此轴索引 a = torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) mask = torch.Tensor([[1...
torch.chunk torch.chunk(tensor, chunks, dim=0) 参数: tensor (Tensor) :待分块的输入张量 chunks (int) : 分块的个数 dim (int) :沿着此维度进行分块 view code ctorch.Cat torch.cat(inputs, dimension=0) → Tensor 参数: inputs (sequence of Tensors) :可以是任意相同Tensor 类型的python 序列...
class torch.Tensor(tensor) class torch.Tensor(storage) 根据可选择的大小和数据新建一个tensor。 如果没有提供参数,将会返回一个空的零维张量。如果提供了numpy.ndarray,torch.Tensor或torch.Storage,将会返回一个有同样参数的tensor.如果提供了python序列,将会从序列的副本创建一个tensor。 abs() → Tensor 请查看...
IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-5, 4], but got 5)"""#删去多余的维度,即长度为1的维度#torch.Tensor()创建指定形状的一堆垃圾值a = torch.Tensor(1,4,1,3,1,9)print(a.shape)#print("a\n", a)print(a.squeeze().shape)#删除所有的size=1的维度print(...
torch.rand(2).expand(-1, 3) #RuntimeError: The expanded size of the tensor (3) must match the existing size (2) at non-singleton dimension 1. Target sizes: [-1, 3]. Tensor sizes: [2] torch.rand(2).unsqueeze(-1).expand(-1, 3) # works Docs...
# 对于tensor的reshape操作通常可以分为:名字name、维度shape和类型type # view和reshape是在改变形状 # squeeze unsqueeze 增加维度和删减维度 # transpose permute 是变换维度 # expand repeat 维度拓展 images=torch.randn(4,1,28,28) # 4张通道数为1的28*28的图片 ...
torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵。 Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型: torch.Tensor是默认的tensor类型(torch.FlaotTensor)的简称。 一个张量tensor可以从Python的list或序列构建: >>> torch.FloatTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ...
t = torch.rand(4,4):mul(3):floor():int()t = torch.Tensor(3,4):zero()--注意这里Tensor的每个元素赋值为0的zero没有s 1 2 Tensor的内容以及信息 Dimension/size/nElement z = torch.Tensor(3,4)x = z:nDimension()-- 2y = z:size()-- y的值为size2的一维数组。3和4t = z:nElement(...
RuntimeError: expand(torch.LongTensor{[1, 1]}, size=[1]): the number of sizes provided (1) must be greater or equal to the number of dimensions in the tensor (2) === I used python 3.5 and pytorch 0.4. At first, I got RuntimeError: dimension out of range (expected to be...