增加一个维度 out.unsqueeze(-1)

降低一个维度 out.squeeze(dim=1)

pytorch 矩阵数据增加维度unsqueeze和降低维度squeeze的更多相关文章

  1. pytorch张量数据索引切片与维度变换操作大全(非常全)

    (1-1)pytorch张量数据的索引与切片操作1.对于张量数据的索引操作主要有以下几种方式:a=torch.rand(4,3,28,28):DIM=4的张量数据a(1)a[:2]:取第一个维度的前2 ...

  2. 深度学习原理与框架-神经网络-cifar10分类(代码) 1.np.concatenate(进行数据串接) 2.np.hstack(将数据横着排列) 3.hasattr(判断.py文件的函数是否存在) 4.reshape(维度重构) 5.tanspose(维度位置变化) 6.pickle.load(f文件读入) 7.np.argmax(获得最大值索引) 8.np.maximum(阈值比较)

    横1. np.concatenate(list, axis=0) 将数据进行串接,这里主要是可以将列表进行x轴获得y轴的串接 参数说明:list表示需要串接的列表,axis=0,表示从上到下进行串接 ...

  3. opencv(4)实现数据增加小工具

    数据增加(data augmentation),作为一种深度学习中的常用手段,数据增加对模型的泛化性和准确性都有帮助.数据增加的具体使用方式一般有两种,一种是实时增加,比如在Caffe中加入数据扰动层 ...

  4. matlab读入矩阵数据

    方法: 很简单,把矩阵数据存到excel里,然后存成cvs的格式,就是把每行数据之间用‘,’分隔:行与行之间用‘\n’保存. 举例: 假设cvs为test_nnfeature.txt,后缀可以改啦,只 ...

  5. matlab将矩阵数据归一化到[0,255]

    matlab将矩阵数据归一化到[0,255]     function OutImg = Normalize(InImg) ymax=255;ymin=0; xmax = max(max(InImg) ...

  6. HAWQ取代传统数仓实践(十一)——维度表技术之维度合并

    有一种合并维度的情况,就是本来属性相同的维度,因为某种原因被设计成重复的维度属性.例如,在销售订单示例中,随着数据仓库中维度的增加,我们会发现有些通用的数据存在于多个维度中.客户维度的客户地址相关信息 ...

  7. HAWQ取代传统数仓实践(七)——维度表技术之维度子集

    有些需求不需要最细节的数据.例如更想要某个月的销售汇总,而不是某天的数据.再比如相对于全部的销售数据,可能对某些特定状态的数据更感兴趣等.此时事实数据需要关联到特定的维度,这些特定维度包含在从细节维度 ...

  8. BI之SSAS完整实战教程7 -- 设计维度、细化维度中 :浏览维度,细化维度

    上篇文章我们已经将Dim Geography维度设计好. 若要查看维度的成员, AS需要接收该维度的详细信息(包括已创建的特性.成员属性以及多级层次结构), 通过XMLA与AS的实例进行通信. 今天我 ...

  9. BI之SSAS完整实战教程6 -- 设计维度、细化维度上:创建维度定义特性关系

    前面我们使用过数据源向导.数据源视图向导.Cube向导来创建相应的对象. 本篇我们将学习使用维度向导来创建维度. 通过前面几个向导的学习,我们归纳一下共同点,主要分成两步 1. 使用某种对象类型的向导 ...

随机推荐

  1. HOOK相关原理与例子

    消息HOOK 原理: 1. 用户输入消息,消息被放到系统消息队列. 2. 程序发生了某些需要获取输入的事件,就从系统消息队列拿出消息放到程序消息队列中. 3. 应用程序检测到有新的消息进入到程序消息队 ...

  2. ClickHouse学习系列之二【用户权限管理】

    背景 最近花了些时间看了下ClickHouse文档,发现它在OLAP方面表现很优异,而且相对也比较轻量和简单,所以准备入门了解下该数据库系统.在安装完之后首先做的应该如何设置用户密码以及权限控制.因为 ...

  3. Arcgis中制作热力图

    摘要 使用核函数根据点或折线 (polyline) 要素计算每单位面积的量值以将各个点或折线 (polyline) 拟合为光滑锥状表面. 插图

  4. LM拟合算法

    一.  Levenberg-Marquardt算法 (1)y=a*e.^(-b*x)形式拟合 clear all % 计算函数f的雅克比矩阵,是解析式 syms a b y x real; f=a*e ...

  5. MATLAB 概率论题

    1. 用模拟仿真的方法求解 clc clear tic n=0; N=100000; for ii=1:N b='MAXAM'; %字符串格式 a=randperm(5); % b=[b(a(1)), ...

  6. localStorage应用(写的时间缓存在本地浏览器)

    最近用了下localStorage,于是想记录加深下映象: 有关更详细的介绍,可以去看https://www.cnblogs.com/st-leslie/p/5617130.html: 我这引用了这个 ...

  7. 监控实战Prometheus+Grafana

    这期的分享是监控实战,其实不想写这篇的,因为网上相关的文章也挺多的,但是出于光说不练都是假把式,而且也想告诉你:当帅气的普罗米修斯(Prometheus)遇到高颜值的格拉法纳(Grafana)究竟会擦 ...

  8. SaaS架构(一) 弱后端强前端的尝试和问题

    最近在公司项目组内部沙龙的时候,提出一个"弱后端强前端"的概念,其实已经在项目内部新的服务有做试点,我们整个SaaS系统,后端主要是JAVA构建,前端是Angular构建.&quo ...

  9. 使用xlsxwriter模块和xlrd模块操作Excel表格

    1.xlsxwriter模块介绍:主要用来生成excel表格,插入数据.插入图标等表格操作 如下代码:目的是往demo01.xlsx插入数据和图片 # 导入xlsxwriter模块:主要用来修改表格的 ...

  10. Spring Taco Cloud——配料表(Lombok的安装及其注解)

    先简单概括下这个项目:外卖订餐平台Web,这个是承接我的这篇博文来续写的https://www.cnblogs.com/yycjavastudy/articles/12666104.html,在这一篇 ...