print(transposed_tensor.shape) 1. 输出结果应为(4, 3, 5),表示交换后的张量有4行、3个样本和5列的数据,即第0维和第1维已经交换。 总结 通过上述步骤,我们成功地使用.transpose(0, 1)函数将张量的维度进行了交换。这个操作在处理数据时非常有用,特别是在处理序列数据或者需要对样本进行批处理时。希望这篇...
arr3首先被分成了2个大的元素集合,两个集合上下分布构成一个2行1列的元素集合矩阵。而数字7处在下面这个元素集合里,也就是第二行,调用序号为1。 紧接着数字7处在第二个元素集合的第一行(序号0),又处在第一行的第2个位置上(序号1) 所以arr3[1,0,1] = 7 往上追溯一下reshape(a,b,c)之中的abc代...
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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，...
x = np.transpose(x,(1,0,2)) //transpose()函数的第二个参数就是改变索引值的地方 print(x) [[[ 0 1 2] [ 6 7 8]] [[ 3 4 5] [ 9 10 11]]] 通过transpose()函数改变了x的索引值为(1,0,2),对应(y,x,z) 索引改变后原本y的值和x的值对换了。
Numpy的transpose()函数与swapaxes()函数功能相近，当transpose()函数不设置参数时，其功能类似于T属性，即arr.T可以完成数组arr的转置；而swapaxes()函数需要传入一对轴编号作为参数，而transpose()函数接受的是一个包含所有轴编号的元组，例如三维数组中使用np.transpose(1,0,3)，即表示将0轴和1轴进行...
x.transpose(1,0) 'shape→[3,2] ' y.transpose(0,1) 'shape→[3,2,4]' 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) ' ...
当permute(2,1,0)和 transpose(0,2),即只做一次交换,实测transpose更快; 当permute(2,0,1)和 transpose(0,2).tranpose(1,2),即要做两次交换,实测permute更快
选择公式的TRANSPOSE(A2:A12="英国")*TRANSPOSE(TEXT(D2:D12,"m")="7")这部分，按F9查看运算结果：{1,1,0,0,1,0,1,1,0,0,1}，得到1和0这样的数字。再用这些数字和MMULT的第二参数C2:C12分别相乘再加，就得到结果。MMULT和TRANSPOSE函数就像是一对铁哥们，MMULT走到哪里，TRANSPOSE函数就...
百度试题 结果1 题目如果调用transpose()方法时传入“(0,1,2)”,则数组的shape不会发生任何变化。相关知识点: 试题来源: 解析 正确 反馈 收藏