总结 在TensorFlow中,使用tensor.shape属性查看张量的维度。 在PyTorch中,同样使用tensor.shape属性查看张量的维度。 这两个属性都会返回一个表示张量维度的对象(在TensorFlow中是TensorShape,在PyTorch中是元组),你可以通过打印这个对象来获取张量的维度信息。
shape: (25,)的含义 | shape: (25,) 表示一个一维数组(或称为向量),该数组具有 25 个元素。在 PyTorch 中,形状(shape)用于描述张量(tensor)的维度大小。 对于(25,) 这个形状,表示该数组只有一维,并且长度为 25。换句话说,该数组可以看作包含 25 个元素的一维向量。
微表情灰色的视频片段可以被视为三阶张量。在本节中,我们研究dtsa3 +榆树微表情识别的性能。最优的维数是20×20×20,30×30×30,40×40×40,50×50×50和60×60×60。 table4shows意味着对这些维度的最佳表演。的实线表示dtsa3 +榆树的性能,和虚线表示dtsa3 + NNC在图1的性能。 10。从图中,我们可以看...
晚上10点05分,Super Kai(Kazuya Ito)在DEV Community上分享了关于sum()函数的使用。sum()函数可以接受一个或多个维度的张量作为输入,可以从torch和tensor中调用。在这个例子中,我们创建了一个3x4的张量my_tensor,并使用不同的参数调用了torch.sum()和my_tensor.sum()函数。
PyTorch 张量(Tensor),张量是PyTorch最基本的操作对象,英文名称为Tensor,它表示的是一个多维的矩阵。比如零维是一个点,一维就是向量,二维就是一般的矩阵,多维就相当于一个多维的数组,这和numpy是对应的,而且 Pytorch 的 Tensor 可以和 numpy 的ndarray相互转换,唯一不同的是Pytorch可以在GPU上运行,而numpy的 ndarra...