PyTorch深度学习基础---Tensor的变换、拼接和拆分

已于 2024-03-25 20:57:58 修改
阅读量901 收藏 7
点赞数 13
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 深度学习 pytorch 人工智能 笔记
于 2024-03-11 23:19:32 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Ting_28/article/details/136636499
本文详细介绍了PyTorch中Tensor的常用操作，包括计算元素个数、查看维度、视图与重塑、squeeze和unsqueeze、转置、拼接函数cat和stack的区别，以及split和chunk的用法，帮助理解Tensor处理中的维度变换和数据组合。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

PyTorch提供了大量的对Tensor进行操作的函数或方法

这些函数内部使用指针实现对矩阵的形状变化、拼接和拆分等操作

1、Tensor.nelement

Tensor.nelement用来查看矩阵元素的个数

例：

输出为：

2、Tensor.ndimension

Tensor.ndimension用来查看矩阵元素的轴的个数

例：

输出为：

3、ndimension.size

ndimension.size用来查看矩阵元素的维度

属性Tensor.shape也可以用来查看Tensor的维度

例：

输出为：

4、Tensor.view和Tensor.reshape

PyTorch中，Tensor.view和Tensor.reshape都能被用来更改Tensor的维度。

区别：

1、Tensor.view

Tensor.view要求Tensor的物理存储必须是

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
Shield-Z
关注
Tensor——拼接与拆分
surymy
06-16 4584
文章目录1. 拼接(1). cat(2). stack2. 拆分(1). split(2). chunk 1. 拼接 (1). cat 注意要指出在哪个维度上进行拼接： >>> import torch >>> a = torch.rand(4,32,8) >>> b = torch.rand(5,32,8) >>> torch.cat([a,b],dim=0).shape torch.Size([9, 32, 8]) 且除了要拼接的
【PyTorch】PyTorch中张量(Tensor)拼接和拆分操作
goldfisheye的博客
02-10 2276
上文介绍了PyTorch中张量(Tensor)的切片操作，本文主要介绍张量的拆分和拼接操作。
pytorch 拆分tensor
jacke121的专栏
07-15 1975
import torch w=8 h=8 channel=3 data=torch.range(1,channel*w*h) print(data) data=data.view((channel*4,w//2,h//2)) print(data)
PyTorch 中Tensor常用数据结构（int, list, numpy array等）互相转换和实战示例
最新发布
qq_36812406的博客
06-18 689
在 PyTorch 中，tensor是一种强大且灵活的数据结构，可以与多种 Python 常用数据结构（如intlist等）互相转换。
【用图说话】PyTorch中Tensor的拆分
kevin的博客
08-11 3265
PyTorch中Tensor的拆分 PyTorch中Tensor的拆分方法：torch.split() 、torch.chunk() 简单的说，两个方法实现的效果都一样，只是用法有所不同 torch.split(划分长度， 维度) ：按长度划分 torch.chunk(划分个数， 维度) ：按个数划分 我们用图+代码来举例 import torch x = torch.randn(3, 2, 4) torch.split() # 在 0 维进行长度为 1 的拆分 x1, x2, x3 = x.spl
从 X 入门Pytorch——Tensor的索引，切片，拼接，拆分，Reduction操作
热门推荐
Philo的博客
03-18 1万+
本文汇总了Tensor常见的索引，切片，拼接和拆分操作，同时给出了示例进行演示
PyTorch深度学习基础之Tensor的变换、拼接和拆分
2301_77681528的博客
03-12 731
第二种是分割方案，是一个list类型的数据，待分割的张量将会被分割为len(list)份，每一份的大小取决于list中的元素。PyTorch提供了大量的对Tensor进行操作的函数或方法，这些函数内部使用指针实现对矩阵的形状变换，拼接，拆分等操作，使得我们无须关心Tensor在内存的物理结构或者管理指针就可以方便且快速的执行这些操作。但是，Tensor.view返回的一定是一个索引，更改返回值，则原始值同样被更改，Tensor.reshape返回的是引用还是拷贝是不确定的。chunks是均匀分割的份数，
PyTorch深度学习基础之Tensor的变换、拼接、拆分讲解及实战（附源码 超详细必看）
showswoller的博客
11-23 1081
PyTorch深度学习基础之Tensor的变换、拼接、拆分讲解及实战（附源码 超详细必看）
PyTorch 拼接与拆分-Tensor基本操作
哒哒哒哒 哒哒
06-11 522
使用 stack 在。
Python深度学习实践-基于PyTorch--Python深度学习基础
2201_75891968的博客
03-24 916
并且支持丰富的数学运算。Tensor对象在深度学习框架PyTorch中扮演着至关重要的角色。它本质上是由数值型元素组成的高维矩阵，这一点与NumPy中的NDArray十分相似。Tensor的设计专门针对GPU优化，以利用GPU的高效并行计算能力来加速运算过程，这对深度学习任务尤其重要，因为深度学习涉及大量重复且计算密集的矩阵运算。Tensor对象拥有rank（即维度数）、shape（每个维度的大小）和data type（数据类型）等属性，这些属性定义了Tensor的结构及其元素的类型。
【Pytorch】Tensor维度的拼接与拆分
宫瑞阳的博客
02-26 7216
Tensor维度的拼接与拆分
PyTorch中Tensor的拼接与拆分的实现
09-18
主要介绍了PyTorch中Tensor的拼接与拆分的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
pytorch: tensor的拆分和拼接（split, chunk, cat, stack）
傲笑风的博客
11-19 7790
tensor的拆分和拼接（split, chunk, cat, stack）
pytorch中矩阵拼接操作(torch.cat)
czlczl20020925的博客
04-22 272
【代码】pytorch中矩阵拼接操作(torch.cat)
PyTorch学习（8）：PyTorch中Tensor的合并于拆分(torch.cat, torch.stack, torch.trunk, torch.split)
tecsai的博客
05-30 732
在使用PyTorch执行深度学习开发时，经常会用到对Tensor的合并于拆分操作。如我们在使用CSP时，有时候会需要将Tensor拆分成两部分，其中一部分进行进行Cross Stage操作，另一部分执行多重卷积操作，这个时候我们就会用到四个典型的接口，分别是torch.cat, torch.stack, torch.trunk, torch.split。接下来将逐一进行讲解。
pytorch实现多个矩阵拼接
qq_41657873的博客
06-21 2728
问题描述 在处理数据的时候遇到一个for循环中生成多个【max_lenmax_len】的二维矩阵，现需要将这些矩阵在第一维上进行堆叠，形成一个新的【batchmax_len*max_len】三维矩阵 实现过程 a = torch.ones(3, 3) # 假设生成的矩阵形状为3*3 c = [] # 定义一个空列表用于存储矩阵 for i in range(3): a = a c.append(a.unsqueeze(0)) # 使用cat方法可之间实现该操作 c = torch.cat
tensor连接和拆分
m0_73282576的博客
09-11 740
tensor的连接 与拆分，tensor.cat(),tensor.stack(),torch.chunk、torch.split、torch.cat
pytorch中的torch.cat()矩阵拼接的用法及理解
学习笔记
02-06 4009
深度学习模型里的输出的东西还是有点搞的。torch.cat()的用处还是蛮大的。 下面直接举例子理解。 一维拼接 import torch a = torch.Tensor([1, 2, 3]) b = a * 2 c = torch.cat((a, b), dim=0) # dim=-1为取最后一维。这里只有一维-1和0是一样的 print(a.shape) print(c.shape) print(c) 二维拼接，dim就是选择哪一维进行拼接，dim=-1就表示最后一维进行拼接，这个也很好理解，索
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值