Pytorch学习之torch----索引、切片、连接、变异操作

最新推荐文章于 2025-07-25 14:21:17 发布
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本文解析了一个位于优快云的博客文章详情，包括其标题、标签和内容的URL，但具体的文章内容未给出，主要讨论了如何从给定的信息中生成新的标题、摘要、关键词和标签。
torch.index_select() 数组索引
qq_40107571的博客
07-02 635
torch.index_select() 数组索引
Pytorch索引、切片、连接
qq_44815135的博客
05-28 1059
torch.hstack() 是 PyTorch 中的一个函数，用于沿着水平方向（列维度）堆叠张量来创建一个新的张量。torch.column_stack() 是 PyTorch 中的一个函数，用于按列堆叠张量来创建一个新的张量。torch.masked_select() 是 PyTorch 中的一个函数，用于根据给定的掩码从输入张量中选择元素并返回一个新的张量。torch.index_select() 是 PyTorch 中的一个函数，用于按索引从输入张量中选择元素并返回一个新的张量。
[Pytorch基础]torch.tensor对象的索引机制
LY_970909的博客
03-12 1660
Pytorch的索引机制介绍与实例
torch数据的索引
qianchedu的博客
03-27 1021
import torch tensor = torch.arange(2,14) print(tensor) print(tensor[2]) print(tensor[1:4]) print(tensor[2:-1]) print(tensor[:5]) print(tensor[-3:]) index = [1,3,4,5,6] print(tensor[index]) 输出结果 tensor([ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13...
Torch学习笔记—索引
Blog Life
03-30 533
索引
PyTorch张量索引切片全攻略：数据选择与操作技巧
[PyTorch张量索引切片全攻略：数据选择与操作技巧](http://www.big-data.tips/wp-content/uploads/2017/10/tensor-machine-learning-illustration.jpg) # 1. PyTorch张量索引切片入门 在数据科学和机器学习领域，...
Python近红外光谱（卷积神经网络、迁移学习、自编码器、U-Net等）的基本原理及Python、Pytorch代码实现方法
weixin_56135535的博客
05-25 1693
Python近红外光谱（卷积神经网络、迁移学习、自编码器、U-Net等）的基本原理及Python、Pytorch代码实现方法
8、PyTorch张量：深入解析与操作指南
onion的博客
07-19 55
本文深入解析了PyTorch张量的核心概念与操作，包括张量的类型转换、API使用、存储机制、元数据操作（如转置和连续张量处理）、GPU加速计算以及与NumPy的互操作性。同时，文章还提供了性能优化的实用建议，如减少CPU与GPU间的数据传输、使用连续张量和合理选择数据类型。这些内容为深度学习开发者提供了全面的张量操作指南，有助于提升模型训练效率。
8、PyTorch张量：深入理解与操作指南
最新发布
pz890123456的博客
07-25 36
本文深入介绍了PyTorch张量的核心概念与操作，包括张量类型转换、API分类、存储机制、元数据管理、GPU加速计算以及与NumPy的无缝互操作。通过详细代码示例和原理分析，帮助读者全面理解张量的工作原理及高效使用方法，适用于深度学习与科学计算领域。
pytorch中的数据索引
jakelihua
03-10 1433
在PyTorch中，数据索引是指在处理张量（Tensor）时访问或操作特定元素的过程。索引在数据处理和深度学习中是非常常见且重要的操作，它允许我们以各种方式访问数据集中的元素，执行数据的切片、提取、过滤等操作。
pytorch张量索引切片等学习笔记
09-09
结合网上的相关教程整理的关于pytorch的有关张量，索引，切片以及与numpy相互转换使用的学习笔记，比较完整，有兴趣的可以下载！
AdvancedIndexing-PyTorch:（批次）PyTorch的高级索引
03-15
AdvancedIndexing-PyTorch （批量）PyTorch的高级索引。 torch_index软件包设计用于在PyTorch张量上执行高级索引。 除了支持基本索引方法（矢量索引，外部索引，numpy样式索引，pytorch样式索引）之外，它还支持批量索引。 也就是说，张量的索引可能在不同的批处理索引中有所不同。 榜样胜过戒律！ import torch from torch_index import batch from torch_index import btindex a = torch . rand ( 2 , 3 , 6 , 7 , 8 ) blist = torch . tensor ([ [[ 0 , 1 ], [ 0 , 3 ], [ 0 , 5 ]], [[ 1 , 2 ], [ 1 , 3 ], [ 1 , 5 ]] ]) asse
Pytorch 多维数组运算过程的索引处理方式
12-23
背景：对 python 不熟悉，能看懂代码，也能实现一些简单的功能，但是对 python 的核心思想和编程技巧不熟，所以使 Pytorch 写 loss 的时候遇到很多麻烦，尤其是在 batch_size > 1 的时候，做矩阵乘法之类的运算会觉得特别不顺手。 所幸，在边查边写的过程中，理解了 python 中多维运算的实现规则。 1、python 的基本索引规则 从 0 开始 对于给定的范围，如 b = a[m:n], 那么 b 为由 （n-m）个数据组成的新数组，由 a[m],a[m+1],…,a[n-1] 构成。(若 n<m, 得到空) 2、单个 tensor 运算，使用 dim 参数
基于torch.where和布尔索引的速度比较
09-18
今天小编就为大家分享一篇基于torch.where和布尔索引的速度比较，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Pytorch中关于索引的函数
qq_44815135的博客
11-17 1091
index [0,0,0,0] = 1，由于dim = 0,所以输出的张量是input[1，0，0，0] = 1.0000。index [0,0,0,1] = 1，由于dim = 0,所以输出的张量是input[1，0，0，1] = 1.0000。index [0,0,0,2] = 1，由于dim = 0,所以输出的张量是input[1，0，0，2] = 2.0000。index [0,0,0,3] = 0，由于dim = 0,所以输出的张量是input[0，0，0，3]= -1.0009。
torch中tensor的普通索引以及index_select、torch.gather
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qq_43391414的博客
09-27 1万+
今天讲二维和三维数组如何索引，重点在二维，三维是从二维拓展而来。 二维 二维数组很容易索引，例如： c=torch.rand(2,3) print(c) #取行 print(c[[0,1],:]) #取列 print(c[:,[1,2]]) #取行列，所以就是某个元素了。 print(c[[0],[0]])#取(0,0) print(c[[0,0,0],[0,1,2]])#取(0,0),(0,1),(0,2) 需要注意的是，上述写成下述则不是我们想要的： index=torch.tensor(
Pytorch：张量的索引操作
m0_63997099的博客
04-18 1735
在 PyTorch（以及其他类似的库，如 NumPy）中，使用张量进行布尔表达式的操作本质上是一种称为“元素级”或“元素对元素”的操作。高级索引是一种在 PyTorch 和 NumPy 中常用的索引方法，它允许你从数组或张量中选择复杂的、非连续的数据子集。函数是一个实用的张量操作，它用于从输入张量中按照指定的索引来提取元素。当在两个不同大小的张量上进行操作时，较小的张量会自动“扩展”其维度以匹配较大张量的形状。这种索引方式，通过在索引中，给定多个列表或多个张量，索引按这个列表或张量的次序访问元素。
PyTorch中的符号索引和函数索引用法
一起加油~
04-18 2281
本文主要讲解了PyTorch中的符号索引和函数索引用法。符号索引包括一维、二维、三维张量的索引用法，函数索引包括index_select()、masked_select()、non_zero()和gather()函数的用法。
PyTorch实现的Grad-CAM深度学习可视化技术
资源摘要信息:"pytorch-grad-cam-master.zip" PyTorch Grad-CAM实现： 在深度学习和计算机视觉领域，可视化技术是理解模型决策过程的重要手段。Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）是一种后向...
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