具体示例如下,注意观察维度的变化 #coding=utf-8 import torch """改变tensor的形状的四种不同变化形式""" def change_tensorSize(): x=torch.randn(2,4,3) s=x.transpose(1,2) y=x.view(2,3,4) z=x.permute(0,2,1) print(x) print(y) print(z) #expand_as #tensor.t()只能转化

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

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

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/

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

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

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.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

#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

引言 本篇介绍tensor的维度变化. 维度变化改变的是数据的理解方式! view/reshape:大小不变的条件下,转变shape squeeze/unsqueeze:减少/增加维度 transpose/t/permute:转置,单次/多次交换 expand/repeat:维度扩展 view reshape 在pytorch0.3的时候,默认是view .为了与numpy一致0.4以后增加了reshape. 损失维度信息,如果不额外存储/记忆的话,恢复时会出现问题. 执行view/reshap

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

05_pytorch的Tensor操作 目录 一.引言 二.tensor的基础操作 2.1 创建tensor 2.2 常用tensor操作 2.2.1 调整tensor的形状 2.2.2 添加或压缩tensor维度 2.3 索引操作 2.4 高级索引 2.5 Tensor类型 2.5.1 Tensor数据类型 2.5.2 数据类型转换 2.5.3 cpu和gpu间数据类型转换 2.6 逐元素操作 2.7 归并操作 2.8 比较 2.9 线性代数 三.Tensor和Numpy 3.1 tensor

Tensor基本理论 深度学习框架使用Tensor来表示数据,在神经网络中传递的数据均为Tensor. Tensor可以将其理解为多维数组,其可以具有任意多的维度,不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape). 同一Tensor的中所有元素的dtype均相同.如果对 Numpy 熟悉,Tensor是类似于 Numpy array 的概念. Tensor创建 首先,创建一个 Tensor , 并用 ndim 表示 Tensor 维度的数量: 1. 创建类似于vect

Tensor基础实践 飞桨(PaddlePaddle,以下简称Paddle)和其他深度学习框架一样,使用Tensor来表示数据,在神经网络中传递的数据均为Tensor. Tensor可以将其理解为多维数组,其可以具有任意多的维度,不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape). 同一Tensor的中所有元素的dtype均相同.如果对 Numpy 熟悉,Tensor是类似于 Numpy array 的概念. Tensor的创建 首先,让开始创建一个 Tensor ,

此篇博客内容为短暂存留记录(项目使用过程还未记录),后续将会更新完整学习流程.. 1.根据官网上的链接安装有两种方式: (1)pip直接安装 pip install transformers # 安装时间长,出现Timeout Error的可能性大,个人不建议 (2)GIthub下载源包 git clone https://github.com/huggingface/transformers # 下载时间长一点(网盘自取) cd transformers pip install . trans

torch.Tensor Tensor 数据类型 Tensor 的属性 view 和 reshape 的区别 Tensor 与 ndarray 创建 Tensor 传入维度的方法 参考资料 torch.Tensor torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,类似于 numpy 的 array. 可以使用使用 torch.tensor() 方法将 python 的 list 或序列数据转换成 Tensor 数据,生成的是dtype 默认是 torch.FloatTensor.

本文介绍了tensorflow的常用函数,源自网上整理. TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU. 下面是一些

摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述. tf函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU.下面是

https://tensorflow.google.cn/ 中文官网 https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-gnwm2c68.html [1] 安装Tensorflow(Linux ubuntu) http://blog.csdn.net/lenbow/article/details/51203526 [2] ubuntu下CUDA编译的GCC降级安装 http://blog.csdn.net/lenbow/ar

1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess