torch.stack():http://www.45fan.com/article.php?aid=1D8JGDik5G49DE1X torch.stack()个人理解:属于先变形再cat的操作,所以在哪个维度上stack,要先把原数据变成相应维度上的值. 例如:x = [1, 2], y = [3, 4], torch.stack([x, y], dim=1) x要先变成2*1的形状,即[[1], [2]], y也一样,[[3], [4]],然后再在第一个维度上叠加,变成[[1, 3], […

torch.cat() 和 torch.stack()略有不同torch.cat(tensors,dim=0,out=None)→ Tensortorch.cat()对tensors沿指定维度拼接,但返回的Tensor的维数不会变,可理解为续接:torch.stack(tensors,dim=0,out=None)→ Tensortorch.stack()同样是对tensors沿指定维度拼接,但返回的Tensor会多一维,可理解为叠加:----------------版权声明:本文为CSDN博主…

从 relu 的多种实现来看 torch.nn 与 torch.nn.functional 的区别与联系 relu多种实现之间的关系 relu 函数在 pytorch 中总共有 3 次出现: torch.nn.ReLU() torch.nn.functional.relu_() torch.nn.functional.relu_() torch.relu() torch.relu_() 而这3种不同的实现其实是有固定的包装关系,由上至下是由表及里的过程. 其中最后一个实际上并不被 pytorch…

发现 对于torch.matmul和torch.bmm,都能实现对于batch的矩阵乘法: a = torch.rand((2,3,10))b = torch.rand((2,2,10))### matmal()res1 = torch.matmul(a,b.transpose(1,2))print res1 """...[torch.FloatTensor of size 2x3x2]"""### bmm()res2 = torch.bmm(a…

1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之间的差别如下,我们以conv2d的定义为例 torch.nn.Conv2d import torch.nn.functional as F class Conv2d(_ConvNd): def __init__(self, in_channels, out_channels…

在写代码时发现我们在定义Model时,有两种定义方法: torch.nn.Conv2d()和torch.nn.functional.conv2d() 那么这两种方法到底有什么区别呢,我们通过下述代码看出差别,先拿torch.nn.Conv2d torch.nn.Conv2d class Conv2d(_ConvNd): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=…

torch.rand(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) #返回从[0,1)均匀分布中抽取的一组随机数:均匀分布采样:#*sizes指定张量的形状: torch.randn(*size, *, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) #返回从标…

PyTorch - torch.eq.torch.ne.torch.gt.torch.lt.torch.ge.torch.le 参考:https://flyfish.blog.csdn.net/article/details/106388548…

定义 torch.sort(input,dim,descending) torch.argsort(input,dim,descending) 用法 torch.sort:对输入数据排序,返回两个值,即排序后的数据values和其在原矩阵中的坐标indices torch.argsort:同torch.sort()返回的indices 参数 input:输入矩阵 dim:排序维度,默认为dim=1,即对行排序 descending:排序方式(从小到大和从大到小),默认为从小到大排序(即desce…

squeeze的用法主要就是对数据的维度进行压缩或者解压. 先看torch.squeeze() 这个函数主要对数据的维度进行压缩,去掉维数为1的的维度,比如是一行或者一列这种,一个一行三列(1,3)的数去掉第一个维数为一的维度之后就变成(3)行.squeeze(a)就是将a中所有为1的维度删掉.不为1的维度没有影响.a.squeeze(N) 就是去掉a中指定的维数为一的维度.还有一种形式就是b=torch.squeeze(a,N) a中去掉指定的定的维数为一的维度. 再看torch.unsque…