pytorch的tf.slice

最新推荐文章于 2024-12-08 23:15:23 发布
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分类专栏： PyTorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/guotong1988/article/details/79023324
本文详细介绍了如何在PyTorch中使用类似TensorFlow的slice功能来选取和操作张量的部分区域。通过实例代码，展示了如何利用torch.index_select、torch.slice等方法实现等效的切片操作，帮助读者从TensorFlow平滑过渡到PyTorch。

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

import torch
A_idx = torch.LongTensor([0, 2]) # the index vector
B = torch.LongTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
C = B.index_select(1, A_idx)
# 1 3
# 4 6
pytorch实现连续切片，类似于tf.strided_slice()
jacke121的专栏
04-06 2071
1.背景： 一直使用torch进行开发，torch的友好为开发调试提供了很多方便，但是torch中有些函数没有内置，造成使用的时候必须自己实现，最近就遇到了一个连续切片的问题，问题可以想象我们往Bert中输入的是一个句子对，但是我们还需要第一个句子的表示，因此必须从句子对的表示中取出第一个或者第二个句子的表示，tensorflow中tf.strided_slice()函数有类似的功能，但是我在torch中没有找到类似的函数，因此自己想办法实现了类似功能（如果有大神知道更好的方案请不吝赐教）。 2.解..
with tf.GradientTape() as tape
qq_40107571的博客
06-23 1322
with tf.GradientTape() as tape 梯度带 Tensorflow自动求导API
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！
tf.gather, tf.gather_nd和tf.slice
机器学习杂货铺1号店
12-29 3235
在tensorflow和pytorch中，都有一些函数是用于对张量进行索引的，因为pytorch是基于动态图的，它的张量可以动态的进行操作，不需要在对话(session)中进行，因此可能采用这些方法的必要性没有那么足，但是因为tensorflow是基于静态图的，因此如果在构建计算图的过程中需要对张量进行索引，一般是不能进行简单的slice的，因此引入这些函数就很有必要了，我们这里集中介绍下这些函数...
python pytorch tenser 索引 slice 切片
子燕若水的博客
03-14 4048
示例代码： import torch # 譬如：4张图片，每张三个通道，每个通道28行28列的像素 a = torch.rand(4, 3, 28, 28) # 在第一个维度上取后0和1，等同于取第一、第二张图片 print(a[:2].shape) #torch.Size([2, 3, 28, 28]) # 在第一个维度上取0和1,在第二个维度上取0， # 等同于取第一、第二张图片中的第一个通道 print(a[:2, :1, :, :].shape) #torch.Size([2,...
Python slice() 函数
ZauberC的博客
03-10 824
描述 slice() 函数实现切片对象，主要用在切片操作函数里的参数传递。 语法 slice 语法： class slice(stop) class slice(start, stop[, step]) 参数说明： start – 起始位置 stop – 结束位置 step – 间距 返回值 返回一个切片对象。 实例 以下实例展示了 slice 的使用方法： >>>myslice = slice(5) # 设置截取5个元素的切片 >>> myslice sli
torch与tf一些对应包
qq_42782614的博客
01-09 1302
在某一维度上进行复制 torch中： a.repeat(同一维度上复制的次数（1：不复制）) tf中 tf.tile( input, #输入 multiples, #同一维度上复制的次数 name=None )
Pytorch入门系列.zip
02-17
PyTorch提供了丰富的张量操作函数，包括形状改变（reshape）、切片（slice）、拼接（cat）、转置（transpose）等。这些操作对于数据预处理和模型构建至关重要。 4. **Autograd自动微分** PyTorch的autograd模块...
python基础学习3--切片(slice)
qq_51476492的博客
03-02 2558
python切片
tf.slice()
Zhangppeng的专栏
06-05 680
tf.slice tf.slice( input_, begin, size, name=None ) 例如： import tensorflow as tf import numpy as np A = np.array([[1, 2, 3, 10], [4, 5, 6, 7], [7, ...
tensorflow中tf.slice和tf.gather切片函数的使用
09-18
今天小编就为大家分享一篇tensorflow中tf.slice和tf.gather切片函数的使用，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
tf.slice用法
大柠檬的博客
11-16 1844
函数：tf.slice(inputs, begin, size, name) 作用：从列表、数组、张量等对象中抽取一部分数据 begin和size是两个多维列表，他们共同决定了要抽取的数据的开始和结束位置 begin表示从inputs的哪几个维度上的哪个元素开始抽取 ，begin基于下标0开始 size表示在inputs的各个维度上抽取的元素个数 若begin[]或size[]中出现-1,表示抽取...
tensorflow之tf.slice
excellent_sun的博客
04-25 524
深度学习之tensorflowtf.slice tf.slice 参见 https://www.jianshu.com/p/71e6ef6c121b
tf.gather和tf.slice
Deep Learning and NLP Farm
11-10 2814
这两个函数不是很清楚，而且对其的参数理解不好，所以特意做备注，下面的这两个网址给出了很好的解释，待空闲好好整理 关于tf.slice的方法示例import tensorflow as tf import numpy as npx = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9],[10, 11, 12]] p = [2, 2, 2]with tf.Session() as se
【TensorFlow】通过实例解释tf.slice()用法
凝眸伏笔的博客
08-17 624
1.作用 从tensor中获取一个切片。 2.例子 python中的切片操作： 参考 1.官方文档：https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/slice
PyTorch 切片运算 (Slice Operator)
最新发布
程永强
12-08 641
PyTorch 切片运算 (Slice Operator)
python 中的内置函数slice()
越努力 越幸运
02-22 9942
slice()函数是一个切片函数，可以作用于list,tuple,numpy等结构，其作用类似于列表中常见的切片操作，但是如果按照某个长度将list等可以用于切片的序列做等分，一般可以用一个循环可以实现。 l =[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] i = 0 while(i<10): print(l[i:i+2]) i += 2 output： [1, 2] ...
Pytorch Tensor的索引与切片
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洪流之源
06-25 6万+
1. Pytorch风格的索引 根据Tensor的shape，从前往后索引，依次在每个维度上做索引。 示例代码： import torch a = torch.rand(4, 3, 28, 28) print(a[0].shape) #取到第一个维度 print(a[0, 0].shape) # 取到二个维度 print(a[1, 2, 2, 4]) # 具体到某个元素 上述代码创建...
讲一下tensorflow代码转为pytorch代码。def sliceup(inputs,patch_size = 3): #1->9 batch_size, h, w = inputs.shape #b,h,w,1 slice_img = inputs[:,0::3, 0::3] slice_img = tf.expand_dims(slice_img,axis=-1) for i in range(patch_size**2-1): x = (i+1) % 3 y = (i+1) // 3 temp_img = inputs[:,x::3, y::3] temp_img = tf.expand_dims(temp_img,axis=-1) slice_img = tf.concat([slice_img,temp_img],axis=-1) return slice_img #b,170,170,9
06-01
1. 张量的创建方法：TensorFlow 中的张量创建方法为 tf.constant、tf.Variable 等，而 PyTorch 中的张量创建方法为 torch.tensor、torch.zeros、torch.ones 等。 2. 张量的形状：TensorFlow 中的张量形状使用 tuple...
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