RealCoder的博客

相同点：交换张量的维度 不同点: 参数列表:torch.transpose(dim1,dim2)只能传入两个参数，tensor在这两个维度之间交换 参数列表：torch.tensor.permute(dims)要求传入所有维度,tensor按维度排列顺序进行交换 内存：torch.transpose(dim1,dim2)得到的张量与原张量共享内存，而torch.tensor.permute(di...

一、基本功能 pytroch官方文档对于这个函数的描述很简略。只有一句话：在维度上连接（concatenate）若干个张量。(这些张量形状相同）。 经过代码总结归纳，可以得到stack（tensors,dim=0,out=None）函数的功能： 将若干个张量在dim维度上连接,生成一个扩维的张量，比如说原来你有若干个2维张量，连接可以得到一个3维的张量。 设待连接张量维度为n，dim取值范围为-n...

一、torch.cat()函数 熟悉C字符串的同学们应该都用过strcat（）函数，这个函数在C/C++程序中用于连接2个C字符串。在pytorch中，同样有这样的函数，那就是torch.cat()函数. 先上源码定义：torch.cat(tensors,dim=0,out=None) 第一个参数tensors是你想要连接的若干个张量，按你所传入的顺序进行连接，注意每一个张量需要形状相同，或者更...

一、torch.mul 该乘法可简单理解为矩阵各位相乘，一个常见的例子为向量点乘，源码定义为torch.mul（input,other,out=None）。其中other可以为一个数也可以为一个张量，other为数即张量的数乘。 该函数可触发广播机制（broadcast）。 tensor1 = 2*torch.ones(1,4) tensor2 = 3*torch.ones(4,1) print(...