维度扩展 x.unsqueeze(n) 在 n 号位置添加一个维度 例子: import torch x = torch.rand(3,2) x1 = x.unsqueeze(0) # 在第一维的位置添加一个维度 x2 = x.unsqueeze(1) # 在第二维的位置添加一个维度 x3 = x.unsqueeze(2) # 在第三维的位置添加一个维度 print(x1.shape) print(x2.shape) print(x3.shape) >> torch.Size([1, 3, 2

torch.stack() 和 torch.cat() 都可以按照指定的维度进行拼接,但是两者也有区别,torch.satck() 是增加新的维度进行堆叠,即其维度拼接后会增加一个维度:而torch.cat() 是在原维度上进行堆叠,即其维度拼接后的维度个数和原来一致.具体说明如下: torch.stack(input,dim) input: 待拼接的张量序列组(list or tuple),拼接的tensor的维度必须要相等,即tensor1.shape = tensor2.shape dim

原文地址: https://blog.csdn.net/u011668104/article/details/82718375 --------------------------------------------------------------------------------------------- opencv读取彩色图片:BGR,(h,w,c) 例如: cv2.imread(‘test.jpg’) Skimage读彩色图片:RGB,(h,w,c) 例如: from skimag

torch.randn torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor(张量) 返回一个张量,包含了从标准正态分布(均值为0,方差为 1)中抽取一组随机数,形状由可变参数sizes定义. 参数: sizes (int...) – 整数序列,定义了输出形状 out (Tensor, optinal) - 结果张量 二维 >>> import torch >>> torch.randn(2,3) tensor([[-1.0413, 0.8792

增加一个维度 out.unsqueeze(-1) 降低一个维度 out.squeeze(dim=1)

target.permute([0, 3, 1, 2]) 一定要使用permute以及中括号 一些在我这里没起到作用的网上的例子: 1. https://blog.csdn.net/zouxiaolv/article/details/80936725 preds = to_numpy(preds)#preds是[2985x16x2] preds = preds.transpose(2, 1, 0)#preds[2x16x2985] 2. https://www.jb51.net/article/

主要是因为tflearn官方的例子总是有embeding层,去掉的话要conv1d正常工作,需要加上expand_dims network = input_data(shape=[None, 100], name='input') network = tf.expand_dims(network, 2) branch1 = conv_1d(network, 128, 3, padding='valid', activation='relu', regularizer="L2") ref

https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html dtype: tessor的数据类型,总共有8种数据类型,其中默认的类型是torch.FloatTensor,而且这种类型的别名也可以写作torch.Tensor. device: 这个参数表示了tensor将会在哪个设备上分配内存.它包含了设备的类型(cpu.cuda)和可选设备序号.如果这个值是缺省的,那么默认为当前的活动设备类型. require_grad: 这个标志表明这个tensor的操作是否会被

2018.4.25,Facebook 推出了 PyTorch 0.4.0 版本,在该版本及之后的版本中,torch.autograd.Variable 和 torch.Tensor 同属一类.更确切地说,torch.Tensor 能够追踪日志并像旧版本的 Variable 那样运行; Variable 封装仍旧可以像以前一样工作,但返回的对象类型是 torch.Tensor.这意味着我们的代码不再需要变量封装器. 相关链接: PyTorch 重磅更新,不只是支持 Windows PyTorch简

broadcasting是tensorflow中tensor维度扩张的最常用的手段,指对某一个维度上重复N多次,虽然它呈现数据已被扩张,但不会复制数据. 可以这样理解,对 [b,784]@[784,10]+[10]这样一个操作([10]可以理解为偏置项),那么原式可以化为[b,10]+[10],但是[b,10]和[10]这两个tensor是不能直接相加的,两者必须化为相一致维度的单元才能相加,即,把[10]扩张为[b,10],两者才能相加,而broadcasting做的就是这样一件事. 如果上面

切片方式与numpy是类似. * a[:2, :1, :, :], * 可以用-1索引. * ::2,表示所有数据,间隔为2,即 start:end:step. *  a.index_select(1,torch.tensor([2])) # 1表示维度,后面是索引(必须是tensor格式,想连续选取可以用tensor.arange()) * 三个点(...): 表示取最大维度的数据,不用输入很多的(:,:,) 比如下面的数据三个点...可以代替中间的维度,并且两边数据是相等的: * torch

从官网拷贝过来的,就是做个学习记录.版本 0.4 tensor to numpy a = torch.ones(5) print(a) 输出 tensor([1., 1., 1., 1., 1.]) 进行转换 b = a.numpy() print(b) 输出 [1. 1. 1. 1. 1.] 注意,转换后的tensor与numpy指向同一地址,所以,对一方的值改变另一方也随之改变 a.add_(1) print(a) print(b) numpy to tensor import numpy

#tensor和numpy import torch import numpy as np numpy_tensor = np.random.randn(3,4) print(numpy_tensor) #将numpy的ndarray转换到tendor上 pytorch_tensor1 = torch.Tensor(numpy_tensor) pytorch_tensor2 = torch.from_numpy(numpy_tensor) print(pytorch_tensor1) print

(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个维度数据(不包括2):(2)a[:2,:1,:,:]:取第一个维度的前两个数据,取第2个维度的前1个数据,后两个维度全都取到:(3)a[:2,1:,:,:]:取第一个维度的前两个数据,取第2个维度的第1个索引到最后索引的数据(包含1),后两个维度全都取到:(4)a[:2,-3:]:负号表示第2个维

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是Pytorch专题的第二篇,我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法. 上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor,今天我们继续深入Tensor的其他用法. tensor操作 size()和shape 我们可以用size()函数或者直接调用tensor当中的shape属性获取一个tensor的大小,这两者是等价的,一般情况下我们用前者多一些. view 我们可以通过view改变一个tensor的shape

常见的学习种类 线性回归,最简单的y=wx+b型的,就像是调节音量大小.逻辑回归,是否问题.分类问题,是猫是狗是猪 最简单的线性回归y=wx+b 目的:给定大量的(x,y)坐标点,通过机器学习来找出最符合的权重w和偏置b 损失指的是每个点进行wx+b-y然后平方累加,是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度. 根本的方法是首先要给出人工设定初始的w和b值,然后计算损失对于w和对于b的梯度,来找到下降梯度. 使得w和b往下降梯度变化来使得损失越来越小,w和b的值越来越精确的过程. lr

torch.Tensor torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵. Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型: Data tyoe CPU tensor GPU tensor 32-bit floating point torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor 64-bit floating point torch.DoubleTensor torch.cuda.DoubleTensor 16-bit

维度变换是tensorflow中的重要模块之一,前面mnist实战模块我们使用了图片数据的压平操作,它就是维度变换的应用之一. 在详解维度变换的方法之前,这里先介绍一下View(视图)的概念.所谓View,简单的可以理解成我们对一个tensor不同维度关系的认识.举个例子,一个[ b,28,28,1 ]的tensor(可以理解为mnist数据集的一组图片),对于这样一组图片,我们可以有一下几种理解方式: (1)按照物理设备储存结构,即一整行的方式(28*28)储存,这一行有连续的784个数据,这

http://wossoneri.github.io/2017/11/15/[Tensorflow]The-dimension-of-Tensor/ Tensor维度理解 Tensor在Tensorflow中是N维矩阵,所以涉及到Tensor的方法,也都是对矩阵的处理.由于是多维,在Tensorflow中Tensor的流动过程就涉及到升维降维,这篇就通过一些接口的使用,来体会Tensor的维度概念.以下是个人体会,有不准确的请指出. tf.reduce_mean reduce_mean( inp

tf中使用张量(tensor)这种数据结构来表示所有的数据,可以把张量看成是一个具有n个维度的数组或列表,张量会在各个节点之间流动,参与计算. 张量具有静态维度和动态维度. 在图构建过程中定义的张量拥有的维度是静态维度,这个维度可以被定义为不确定的,例如定义一个tensor的维度是[None,10],表示这个tensor的第一个维度是不确定的,可以是任意的,None 表示具体维度值要在图运行过程中确定.在图运行的时候,张量在图中各个节点之间流动,此时张量具有的维度是动态维度,依据操作的需要,动态