pytorch-4-tensor维度变换

最新推荐文章于 2024-03-17 19:31:25 发布
原创 最新推荐文章于 2024-03-17 19:31:25 发布 · 209 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#人工智能 #python

本文深入探讨了tensor维度变换的概念，解释了数据在不同维度下的理解方式，重点介绍了Expand和转置操作，对于理解深度学习中数据处理具有重要意义。

tensor维度变换

数据本身并没有变，只是我们的理解方式变了。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
推荐Expand
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
转置操作
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

pytorch实现列向量变矩阵
Deep Learning and NLP Farm
05-26 1万+
import torch x = torch.Tensor(3,1) print(x) y = torch.Tensor(3,3) print(y.copy_(x)) print(id(x), id(y)) 代码运行如下： 借鉴的地址： https://blog.youkuaiyun.com/hungryof/article/details/51802829 中tensor的复制...
PyTorch 维度变换-Tensor基本操作
哒哒哒哒 哒哒
06-11 519
expand/repeat 两者效果完全相同。为例，展示常用的维度变换操作。以如下 tensor。
pytorch中tensor张量数据类型的转化
qq_40357974的博客
09-29 2万+
1.tensor张量与numpy相互转换 tensor ----->numpy import torch a=torch.ones([2,5]) tensor([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]) # ********************************** b=a.numpy() arra...
pytorch tensor张量维度转换（tensor维度转换）
x_yan033的博客
03-19 8万+
# view() 转换维度 # reshape() 转换维度 # permute() 坐标系变换 # squeeze()/unsqueeze() 降维/升维 # expand() 扩张张量 # narraw() 缩小张量 # resize_() 重设尺寸 # repeat(), unfold() 重复张量 # cat(), stack() 拼接张量 一. tens...
Pytorch--Tensor的维度变换
caixiaobaideye的博客
08-18 745
目录 Pytorch--Tensor的维度变换 1、View/reshape 2、Squeeze/unsqueeze 3、Expand / repeat 4、其他方法 4.1、.t（） 4.2、Transpose（） 4.3、permute（） Pytorch--Tensor的维度变换 1、View/reshape view 在变换过程中size相乘必须一样才可以变换 view操作会丢失dim信息 2、Squeeze/unsqueeze unsqueeze .
Pytorch Tensor维度变换方法
weixin_47552564的博客
08-01 1030
注意这种交换使得存储不再连续，再执行一些reshape的操作会报错，所以要调用一下contiguous()使其变成连续的维度。参考：https://blog.youkuaiyun.com/weicao1990/article/details/93618136。.torch.reshape()、torch.view()可以调整Tensor的shape。.transpose(dim1, dim2)交换dim1与dim2，进行维度变换。.torch.unsqueeze(index)可以为Tensor增加一个维度。
pytorch tensor维度变换
wyw0000的博客
02-06 2097
pytorch tensor维度变换
Pytorch——tensor维度变换
橙子的博客
04-12 6756
1、常用的api （1）View/reshape 可以将一个shape转变成任意一个shape （2）Squeeze/unsqueeze 挤压与增加维度 （3）Transpose/t/permute （矩阵的传置） 单次的交换操作和多次的交换操作 （4）Expand/repeat 维度的扩展 我们可以把维度小的变成高维度的 2、view 和reshape 这两个基本是一摸一样的，区别在于pytorch0.3中默认的是view函数； a=troch.rand(4,1,28,28) #使用ran
【Pytorch】Tensor维度变换
宫瑞阳的博客
02-25 1686
Tensor维度变换函数
PyTorch中Tensor的维度变换实现
09-18
以下将详细介绍PyTorch中Tensor的维度变换方法。 首先，我们可以使用`torch.Tensor.size()`来查看Tensor的维度。这个方法返回一个Size对象，列出了Tensor的各个轴的长度。例如，在给定的例子中，`a.size()`返回`...
深度学习pytorch——Tensor维度变换（持续更新）
2201_76139143的博客
03-17 2396
需要注意的是打平之后的tensor是需要有物理意义的，根据需要进行打平，并且打平后总体的大小是不发生改变的。并且一定要谨记打平会导致维度的丢失，造成数据污染，如果想要恢复到原来的数据形式，是需要靠人为记忆的。现在给出一个tensor——a.shape=torch.Size([4, 1, 28, 28])，打平a.view(4,1*28*28)，此时a.view(4,1*28*28).shape=torch.Size([4, 784])。
深度学习_损失函数(MSE、MAE、SmoothL1_loss...)
热门推荐
Xiaobai_rabbit0的博客
12-11 9万+
@TOC 总结对比MSE损失函数，MAE损失函数以及Smooth L1_loss损失函数的优缺点 1、常见的MSE、MAE损失函数 1.1、均方误差MSE 均方误差（Mean Square Error,MSE）是回归损失函数中最常用的误差，它是预测值f(x)与目标值y之间差值平方和的均值，其公式如下所示： 下图是均方误差值的曲线分布，其中最小值为预测值为目标值的位置。我们可以看到随着误差的增加损失函数增加的更为迅猛。 优点：MSE的函数曲线光滑、连续，处处可导，便于使用梯度下降算法，是一种常用的损失函
pytorch-12-多分类实战
Xiaobai_rabbit0的博客
08-12 756
多分类实战1、使用低层函数的操作2、使用高阶API实现 1、使用低层函数的操作 实战代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms batch_size=200 learning_rate=0.01 epochs=10 train_loader =
pytorch-15-Train_Val_Test&交叉验证
Xiaobai_rabbit0的博客
08-13 720
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms batch_size=200 learning_rate=0.01 epochs=10 train_db = datasets.MNIST('./data', train=True, download=...
pytorch-13-激活函数&GPU加速&测试
Xiaobai_rabbit0的博客
08-14 505
激活函数与GPU加速&测试1、激活函数2、GPU加速3、测试 1、激活函数 很少用的激活函数：Relu改进版 2、GPU加速 代码如下 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms batch_size=200 learning_rate
pytorch-5-Broadcast自动扩展+tensor的拼接&拆分
Xiaobai_rabbit0的博客
08-09 411
Broadcast自动扩展+tensor的拼接&拆分1、Broadcasting1、拼接与拆分 1、Broadcasting Expand 进行维度扩展，但它是自动扩展 without copying data 不需要拷贝数据，节省数据空间 1、拼接与拆分 合并：cat、stack 拆分：split、chumk 按len长度来拆分 按num数量拆分 ...
pytorch-10-感知机&链式法则&反向传播
Xiaobai_rabbit0的博客
08-11 369
感知机
pytorch-9-激活函数、loss及其梯度
Xiaobai_rabbit0的博客
08-10 344
激活函数及其梯度1、激活函数及其梯度2、loss及其梯度 1、激活函数及其梯度 不可导的激活函数（阶梯函数） 可导的激活函数 sigmoid tanh Relu(很好用) 极大的减轻了梯度离散、梯度爆炸现象 2、loss及其梯度 求导：方法一 -求导：方法二 分类激活函数：softmax ...
pytorch-17-卷积&pooling&upsample
Xiaobai_rabbit0的博客
08-14 323
卷积&pooling&upsample1、卷积2、pooling&upsample 1、卷积 权值共享，减少参数量 局部相关 2、pooling&upsample
pytorch-Tensor
最新发布
11-03
首先，用户要求查询关于PyTorch中Tensor的使用和特性。用户提供了多个引用，这些引用是关于PyTorch Tensor的概述、创建、属性、操作等。 系统级指令： - 使用$...$格式行内数学表达式。 - 独立公式用$$...$$。 - ...
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