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 transpose用法 在PyTorch 中,torch.transpose() 函数用于对张量的维度进行转置。它接受一...
6.7.1.2 torch.transpose:交换两个维度 6.7.2 翻转:torch.flip vs torch.rot90 6.7.2.1 torch.flip:对特定的维度进行翻转 6.7.2.2 torch.rot90:翻转90度 6.8 填充(重要) 6.8.1 full 6.8.2 scatter_(重要) 7 运算 7.1 全部运算查看 7.2 乘法和矩阵乘 7.3 in-place操作 7.4 广播机制 7.4.1 右对齐,这个...
defforward(self, sentence):# print(sentence) [torch.LongTensor of size 47x64]x = self.word_embeddings(sentence)# [torch.FloatTensor of size 47x64x100]x = torch.transpose(x,0,1)# print(x) # [torch.FloatTensor of size 32x43x300]x = x.unsqueeze(1)# x = F.relu(self.convl3(x).s...
max_ymin = torch.max(ymin1.repeat(1, ymin2.size(0)), torch.transpose(ymin2,0,1).repeat(ymin1.size(0),1))# PyTorch's bugmin_ymax = torch.min(ymax1.repeat(1, ymax2.size(0)), torch.transpose(ymax2,0,1).repeat(ymax1.size(0),1))# PyTorch's bugheight = torch.clamp(min...
torch中的torch.view() torch.permute()和 torch.transpose()以及numpy中的numpy.random.permutation(),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
torch.transpose() torch.tranpose(dim1, dim2)把dim1和dim2进行互换 3)torch的常用函数 torch.exp torch.log torch.log2 torch.floor() 向下取整 torch.ceil() 向上取整 torch.tunc() 取整数部分 torch.frac() 取小数部分 torch.round() 四舍五入部分 5) torch按照维度取大,取小等 torch.max(-1) 按...
permute是更灵活的transpose,可以灵活的对原数据的维度进行调换,而数据本身不变。 importtorch x= torch.randn(2,3,4)print(x.size()) x_p= x.permute(1,0,2)#将原来第1维变为0维,同理,0→1,2→2 print(x_p.size())print(x_p.size()) ...
y.transpose(0,2,1) 'error,操作不了多维' # 对于permute() x.permute(0,1) 'shape→[2,3]' x.permute(1,0) 'shape→[3,2], 注意返回的shape不同于x.transpose(1,0) ' y.permute(0,1) "error 没有传入所有维度数" y.permute(1,0,2) 'shape→[3,2,4]' ...
区别:实际一个多维的torch数组存放在内存中是被拉直的一维形式,view只是单纯的按顺序填充给定的shape,但是破坏了原先的数值顺序。而permute和transpose是一种“忠诚”的转换方式,保护了数据的顺序。 联动用法:比如一个shape为[6,7,2,8]的tensor-a,我想先转换为[6,2,7,8]把最后两维拼在一起,得到[6,2,56],...
转置(Transpose):对于一个二维数组A,其转置可以表示为A_ij变为A_ji。在爱因斯坦求和约定中,这可以简写为A_ij->ji。 torch.einsum()的基本用法 torch.einsum()函数的基本语法是torch.einsum(equation, *operands),其中equation是一个字符串,指定了运算的规则,而operands是参与运算的张量列表。