对于transpose(2,1,0),就是把之前的维度调序,即:第三个维度转为第一个维度,之前的第二个维度不变,之前的第一个维度变为第三个维度。 2 swapaxes() 理解了上面,再来理解swapaxes()就很简单了,swapaxes接受一对轴编号,其实这里我们叫一对维度编号更好吧,比如: arr.swapaxes(2,1) #就是将第三个维度和第...
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...
yolo\engine\predictor.py", line 236, in stream_inference im = self.preprocess(im0s) File "C:\ProgramData\Miniconda3\lib\site-packages\ultralytics\yolo\engine\predictor.py", line 119, in preprocess im = im[..., ::-1].transpose((0, 3, 1, 2)) # BGR to RGB, BHWC to BCHW, (...
三维向量,X轴用0表示,Y轴用1表示;Z轴用2来表示; array.transpose((1,0,2)) array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 8, 9, 10, 11]], [[ 4, 5, 6, 7], [12, 13, 14, 15]]]) transpose((1,0,2)) 可以理解为 原长方体的宽做长,长做宽,高不变,那只需要把这个长方体旋转90度就好了,但...
原始数组: [[0 1] [2 3]] 转置后的数组: [[0 2] [1 3]] 用途和应用场景 在机器学习领域中,常常需要对数据进行矩阵操作,使用np.transpose()函数可以快速进行转置操作,方便进行矩阵运算。 对于涉及多维数组的计算和处理,使用np.transpose()可以更加高效地实现维度的变换和操作,方便进行相关计算和分析。
请阅读下面一段程序: arr = np.arange(6).reshape(1, 2, 3) print(arr.transpose(2, 0, 1)) 执行上述程序后,最终输出的结果为( )。 A.[[[2 5]] [[0 3]] [[1 4]]]B.[[[1 4]] [[0 3]] [[2 5]]]C.[[[0 3]] [[1 4]] [[2 5]]]D.[[[0] [3]] [[1] [4]] ...
y = x.permute(1, 0) y.shape (3, 2) 其实现原理也可以很容易理解,即输出Tensor的第i维,对应输入Tensor的dims[i]维,上述例子中permute实现对应的伪代码如下: for row in x.shape[0]: for col in x.shape[1]: y[row][col] = x[col][row] ...
参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和 train_var 参数说明:train_mean表示对pop_mean进行赋值的操作,train_var表示对...
Method 2 – Using the OFFSET Function to Paste Link and Transpose We’ll use the same dataset. Steps Write the serial numbers from 0 to the total row number-1 (so until 5, as there are six rows) to the top of the area where we will paste the data and use the serial numbers from...
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，...