Pytorch同义操作总结，如repeat()&expand()，transpose()&permute()

最新推荐文章于 2025-12-04 16:10:29 发布
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#pytorch #人工智能 #python

本文详细介绍了张量操作中常见的几种方法，包括转置、重塑、拓展及矩阵相乘等。这些操作对于理解并进行深度学习任务至关重要。

转置：        transpose()  permute()

reshape:     view()  reshape()

拓展：        repeat()   expand()   expand_as()

矩阵相乘： bmm()     matmul()

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Pytorch 对比expand和repeat函数
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PyTorch tensor操作-transpose permute view unsqueeze squeeze expand repeat
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记录学习 1. 改变shape torch.reshape()、torch.view()可以调整Tensor的shape，返回一个新shape的Tensor，torch.view()是老版本的实现，torch.reshape()是最新的实现，两者在功能上是一样的。 示例代码： import torch a = torch.rand(4, 1, 28, 28) print(a.shape) print(a.view(4 * 1, 28, 28).shape) print(a.reshape(4 .
Pytorch tensor操作 gather、expand、repeat、reshape、view、permute、transpose
得克特
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Pytorch 中 expand和repeat
ytusdc的博客
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在中，如果要改变某一个tensor的维度，可以利用view、expand、repeat、transpose和permute等方法，这里对这些方法的一些容易混淆的地方做个总结。​expand和repeat函数是pytorch中常用于进行张量数据复制和维度扩展的函数，但其工作机制差别很大，本文对这两个函数进行对比。expand()对应位置可写上原始维度大小或直接写作-1；expand函数用于将张量中单数维的数据扩展到指定的size。
pytorch：深入理解 reshape(), view(), transpose(), permute() 函数
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文章目录前言1. view()① 1 阶变高阶1 阶变 2 阶1 阶变 3 阶1 阶变 4 阶1 阶变 m 阶② 2 阶变 m 阶③ 3 阶变 m 阶④ 4 阶变 m 阶2. transpose()② 2 阶张量③ 3 阶张量④ 4 阶张量3. permute() 前言 view() 函数是进行张量维度重构的函数，permute() 和 transpose() 是进行张量维度转换的函数。 1. view() ① 1 阶变高阶 1 阶变 2 阶 对于一个 1 阶张量 x，进行 view(h, w) 操作就是按
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