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(2,0,1) label = torch.from_numpy(label).long() label = Variable(label).cuda(gpu0) m = nn.LogSoftmax() criterion = nn.NLLLoss2d() out = m(out) return criterion(out,label) Example #22Source File: misc.py From pytorch-semantic-segmentation with MIT License 5 votes def _...
在PyTorch中,可以使用transpose()方法来交换张量的维度。transpose()方法可以接受一个包含维度交换顺序的列表作为参数,返回一个新的张量,交换了指定的维度。例如,对于一个2×3的张量,可以使用transpose(0, 1)将行和列交换,得到一个3×2的张量。除了使用transpose()方法外,还可以使用permute()方法来交换张量的多个维...
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) 9、Tensor.new():创建一个新的Tensor,该...
transpose(torch_output.squeeze(0), (1, 2, 0)) numpy_output = conv2d(input, weight, stride, padding, dilation, groups, bias) assert np.allclose(torch_output, numpy_output) 其中,单元测试函数的定义如下: @pytest.mark.parametrize('c_i, c_o', [(3, 6), (2, 2)]) @pytest.mark....
BatchNorm1d(2) #与 X 第 2 维度的特征数相同 print(norm(X)) # 事实上,它执行的操作是 Y = X.transpose(0, 1) for i in range(Y.shape[0]): Y[i] = (Y[i] - Y[i].mean()) / torch.sqrt(Y[i].var(unbiased=False) + 1e-5) Y = Y.transpose(0, 1) print(Y) print(torch....
transpose(0, 1)) gamma[t].index_fill_(0, select[0], 1) # Normalize gamma: gamma = gamma / gamma.sum(dim=1, keepdim=True) return C.transpose(1, 2), E.transpose(1, 2), gamma.transpose(1, 2) Example #3Source File: label_smooth.py From pytorch-loss with MIT License 6 votes...
输入一个矩阵(2维张量),并转置0,1维,可以被视为 transpose(input, 0, 1) 的简写函数 返回输入矩阵 input 的转置,交换维度 dim0 和 dim1 。 输入张量与输出张量共享内存。 移除指定维度后,返回一个元组,包含了沿着指定维切片后的各个切片 返回一个新的张量,对输入的指定位置插入维度 1 , 返回张量与输入张...
transpose([2, 0, 1])\ .astype(trt.nptype(trt.float32)).ravel() if (normalization_hint == 0): return (image_arr / 255.0 - 0.45) / 0.225 elif (normalization_hint == 1): return (image_arr / 256.0 - 0.5) np.copyto(pagelocked_buffer, normalize_image(Image.open(test_image))) ...
transpose(-2, -1)) / math.sqrt(q.size(-1)) attn_weight = torch.nn.functional.softmax(div, dim=-1) output = torch.matmul(attn_weight, v) return output func = Model() x = torch.randn(1, 4, 2, 2) func = Model() with torch.no_grad(): print(func(x.clone())) # tensor(...