pytorch中的cat、stack、tranpose、permute、unsqeeze、contiguous()

最新推荐文章于 2025-06-27 16:45:03 发布
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#pytorch #深度学习 #人工智能

本文详细介绍了PyTorch中的几个重要张量操作，包括cat用于沿特定维度连接张量，stack则在张量之间插入新维度，transpose和permute用于改变张量的轴，而contiguous确保张量的内存布局连续，以优化计算效率。理解这些概念对于高效使用PyTorch进行深度学习至关重要。
最低0.47元/天 解锁文章
PyTorch cat
jacke121的专栏
06-06 3183
PyTorch的concat也就是torch.cat实例import torch a = torch.ones([1,2]) b = torch.ones([1,2]) torch.cat([a,b],1) 1 1 1 1 [torch.FloatTensor of size 1x4]
【RL】Pytorch简洁教程 | 坑点总结
发现问题，并解决问题，批判性思维
06-13 8127
训练一个神经网络通畅需要以下步骤： - 定义一个神经网络，通常有一些可以训练的参数 - 迭代一个数据集（Dataset） - 处理网络的输入 - 计算损失（会调用Module对象的`forward()`方法） - 计算损失函数对参数的梯度 - 更新参数，通常使用如下的梯度下降方法来更新：`weight=weight-learning_rate × gradien`。
Pytorch中的torch.cat()函数
m0_47410750的博客
01-30 1556
参考链接 字面理解：torch.cat是将两个张量（tensor）拼接在一起，cat是concatnate的意思，即拼接，联系在一起。 C = torch.cat( (A,B),0 ) #按维数0拼接（竖着拼） C = torch.cat( (A,B),1 ) #按维数1拼接（横着拼） import torch >>> A=torch.ones(2,3) #2x3的张量（矩阵） >>>
pytorch之cat（）
ZcsLv_zyq的博客
12-12 694
在给定维度上对输入的张量序列seq进行连接操作 >>> x = torch.randn(2, 3) >>> x 0.5983 -0.0341 2.4918 1.5981 -0.5265 -0.8735 [torch.FloatTensor of size 2x3] #0表示按列，1表示按行 >>> torch.cat((x, x, x), 0) 0.5983 -0.0341 2.4918 1.5981 -0.5265 -0.873.
pytorch 的 cat函数的详解
Vertira的博客
06-30 1451
pytorch 的 cat函数的详解
Pytorch中‘内存共享’和‘内存连续’特性总结
wulele2的博客
10-16 3215
本文旨在记录pytorch的API如何影响Tensor运算的‘内存共享性’和‘内存连续性’。’内存共享‘可以理解为浅拷贝；’内存连续’就是Tensor在信息区的内存空间上的连续性。本文会结合代码介绍pytorch中的op是如何影响这两个性质的。大家可先扫一眼下面的代码：这里简单介绍两个API，is_contiguous()能够判断一个Tensor的**信息区**上是否‘内存连续’；.data_ptr()能够返回张量在内存空间上的地址，可用于判断两个张量是否‘内存共享’。
pytorch张量创建、变换
qq_40107571的博客
08-31 637
张量的创建、操作、变换
【无标题】PyTorch 常用算子说明
u012374012的专栏
05-24 699
index_2=t.LongTensor([[0,1,2,3]]).t()#tensor转置操作：(a)T=a.t()print(d.transpose(1, 3).contiguous().shape) # 1号维度和3号维度交换。print(a.unsqueeze(0).shape) # 在0号维度位置插入一个维度。print(a.unsqueeze(3).shape) # 在3号维度位置插入一个维度。print(a.squeeze(0).shape) # 尝试删除0号维度,ok。
Pytorch中torch.cat()函数解析
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flyingluohaipeng的博客
05-29 3万+
一. torch.cat（）函数解析 1. 函数说明 1.1 官网：torch.cat()，函数定义及参数说明如下图所示： 1.2 函数功能 函数将两个张量（tensor）按指定维度拼接在一起，注意：除拼接维数dim数值可不同外其余维数数值需相同，方能对齐，如下面例子所示。torch.cat()函数不会新增维度，而torch.stack()函数会新增一个维度，相同的是两个都是对张量进行拼接 2. 代码举例 2.1 输入两个二维张量（dim=0）：dim=0对行进行拼接 a = torch.randn(2,
pytorch中的拼接函数：cat()和stack()
qq_38230414的博客
06-04 727
pytorch中的拼接函数：cat()和stack()
【Pytorch】torch.cat() Pytorch中对于张量拼接函数的用法和示例以及dim=-1的应用场景
weixin_54574988的博客
03-21 1402
对于Pytorch.cat()函数中的dim详细举例解释。举例中的张量从形状(2,3)到(2,2,3)扩展维度均有例子理解。dim=-1的情况及其优点，以及其应用场景
Pytorch中torch.cat()函数的使用及说明
mariodf的博客
06-24 818
Pytorch中torch.cat()函数的使用及说明
pytorch中拼接函数：cat()、stack()、add()详解和代码示例
最新发布
qq_36812406的博客
06-27 932
函数功能是否增加维度用途沿指定维度拼接否数据拼接，如 batch 构建等沿新维度堆叠张量✅ 是构建新张量结构，如时间序列堆叠等元素加法否张量数值运算你要做什么用什么函数说明沿已有维度拼接多个张量不增加维度，如拼接通道增加一个新维度将多个张量堆叠起来多帧堆叠、时间序列对两个相同 shape 的张量逐元素加和或用于残差连接、融合操作。
Pytorch cat()与stack()函数详解
bbaaa123的博客
08-20 1474
pytorch cat()与stack()函数详解
Pytorch中cat和stack的用法
qq_38959366的博客
04-25 929
Pytorch中cat和stack的用法详解cat和stackPytorch学习说明```torch.Cat()``````torch.stack()``` 详解cat和stack 本文为原创，仅供交流学习，转载请注明出处，谢谢！ Pytorch学习说明 在这里推荐两份文档： 1.Pytorch中文手册：这就是一本"新华字典"。 2.动手学习深度学习:进一步学习DeepLearning 最近在学习...
pytorch中cat()函数的用法
weixin_38410551的博客
09-26 1756
cat（）拼接矩阵函数，第二个参数是拼接的维度。（0：横着拼，1：按列拼） 参考链接： https://www.cnblogs.com/JeasonIsCoding/p/10162356.html
pytorch使用cat()和stack()拼接tensors
优快云 精品推荐
11-12 1461
有时我们在处理数据时，需要对指定的tensor按照指定维度进行拼接，对于这个需求，pytorch中提供了两个函数供我们使用，一个是，另外一个是，这两者都可以拼接tensor，但是这二者又有一些区别。二者相同点就是都可以实现拼接tensor，不同之处就是是否是在新的维度上进行拼接（是否产生新的维度）。
【pytorch学习1】pytorch中的cat、stack、tranpose、permute、unsqeeze详解
满天星
08-12 1453
【pytorch学习1】pytorch中的cat、stack、tranpose、permute、unsqeeze详解catstacktransposepermutesqueeze 和 unsqueeze 首先导入pytorch，利用linspace生成两个4*3的2维tensor >>> import torch as t # t.linspace(start,end,num) ......
SSD MobileNet pytorch
03-29
以下是有关如何在 PyTorch 中实现或找到相关教程的信息。 #### 1. 官方与社区资源 PyTorch 提供了一个官方的 torchvision 库，其中包含了多种预训练目标检测模型，其中包括基于 MobileNetV2 的 SSD 版本[^4]。可以...
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