torch.transpose() 主要用于执行转置操作，将张量的某一维度与另一维度进行交换。比如，对一个形状为 (2, 3) 的张量执行 torch.transpose(0, 1) 后，结果张量形状变为 (3, 2)，原第 0 维度与第 1 维度交换了位置。相比之下，torch.permute() 更具灵活性。它允许用户指定任意维度的排列顺序，...
transpose(0, 1))) z_copy_score = torch.matmul(z_copy_score, gru_out.squeeze(0).unsqueeze(2)).squeeze(2) z_copy_score = z_copy_score.cpu() z_copy_score_max = torch.max(z_copy_score, dim=1, keepdim=True)[0] z_copy_score = torch.exp(z_copy_score - z_copy_score_max) ...
cnblog: 查看CPU 数量/名称[1]2 高维度转换 Pytorch中高维tensor的transpose和permute转置过程[2]transpose 是对两个维度的位置进行转换，permute中可以中有多个维度，维度倒叙排列。numpy tensor 互相转换[3];tensor的类型和numpy很相似： 互相转换2 存在CPU tensor、CUDA tensor, 运算要统一类型; 如何...
1)维度是 2,2,3的矩阵,进行 1,2的transpose变换是这样: 左边是原来的,右边是转置的,就相当于你有两份数据,每份数据进行了矩阵转置的操作 ,大家关键需要看坐标!!!每个数字都有自己的坐标 2)进行0,1维度的transpose操作: 我很蒙,当时...,其实大家主要看坐标,比如第二行的 (3,2,1)坐标分别是 (0,1,0)...
6、tensor.transpose(0,1):将0维与1为交互,即转置 7、Tensor.uniform_(from=-1, to=1):将tensor用从均匀分布中抽样得到的值填充 a = torch.Tensor(2, 3).uniform_(-1, 1) 8、Tensor.fill_(1):用指定的数填充tensor a = torch.Tensor(2,3).fill_(1) ...
y_t = torch.transpose(y,0,1) y_norm = (y **2).sum(1).view(1,-1) dist = x_norm + y_norm -2.0* torch.mm(x, y_t) info = torch.finfo(dist.dtype)returntorch.clamp(dist,0.0, info.max) 开发者ID:helmholtz-analytics,项目名称:heat,代码行数:25,代码来源:distance.py ...
transpose(0, 1).contiguous() positions = torch.arange(len(x), device=x.device).unsqueeze(-1) h = self.tokens_embeddings(x) h = h + self.position_embeddings(positions).expand_as(h) h = self.dropout(h) attn_mask = None if self.causal: attn_mask = torch.full((len(x), len(x)...
t=torch.arange(6)# t: [0, 1, 2, 3, 4, 5]t1=t.view(2,3)# t1.shape: [2, 3]t2=t.view(3,2).transpose(0,1)# t2.shape: [2, 3]torch.eq(t1,t2)# tensor([[ True, False, False],# [False, False, True]])# 更进阶地:先view再transpose,和直接view到对应形状,结果为什么不...
1.7. Tensor变形与操作 Libtorch提供丰富的变形函数，支持形状修改，包括torch::reshape等静态函数和tensor.reshape等对象函数。对于多个轴的交换，需要多次调用transpose函数来实现。1.8. Tensor之间的操作 Libtorch内置了Tensor与Tensor之间进行操作的函数，如矩阵乘法、内积、外积等，这可以避免额外的开发工作...
size()) >>> conv1.weight <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> <class 'torch.Tensor'> torch.Size([20, 10, 3, 3]) conv1.bias <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> <class 'torch.Tensor'> torch.Size([20]) conv2.weight <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> <class '...