2020-11-01pytorch中unsqueeze()、squeeze()、expand()、repeat()、view()、和cat()函数的总结

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由于仅提供了博客链接，无具体内容，无法提炼关键信息生成摘要。
计算机视觉：少样本学习（Few-Shot Learning）在视觉中的应用
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
06-04 4万+
计算机视觉：少样本学习（Few-Shot Learning）在视觉中的应用 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，少样本学习（Few-Shot Learning, FSL）应运而生，其目标是利用极少量的标注样本训练模型，使模型能够对新的样本进行准确分类或预测。这一技术模拟人类从少量示例中快速学习并泛化到新情况的能力，为解决数据稀缺问题提供了有效的途径，在计算机视觉领域展现出巨大的潜力和应用价值。
第十章（5）：基于pytorch的transformer代码实现与详细解析（万字长文）
安静到无声
07-25 1620
第一步是将 Q 和 K 的转置相乘没什么好说的，相乘之后得到的 scores 还不能立刻进行 softmax，需要和 attn_mask 相加，把一些需要屏蔽的信息屏蔽掉，attn_mask 是一个仅由 True 和 False 组成的 tensor，并且一定会保证 attn_mask 和 scores 的维度四个值相同（不然无法做对应位置相加）总之，位置编码在Transformer模型中起着重要的作用，它帮助模型理解输入序列中的单词顺序和位置信息，从而更好地捕捉序列中不同单词之间的依赖关系。
torch中维度操作总结(repeat,squeeze,unsqueeze,flatten,transpose)
最新发布
asuiyu的博客
02-28 949
python里的flatten(dim)表示，从第dim个维度开始展开，将后面的维度转化为一维.也就是说，只保留dim之前的维度，其他维度的数据全都挤在dim这一维。即repeat的参数是对应维度的复制个数，上段代码为0维复制两次，1维复制两次，则得到以上运行结果。如果指定位置参数，执行 torch.squeeze(A，1) ，A的维度变为 （1，3），中间的维度被删除。如果执行 torch.unsqueeze(A，1)，数据的维度就变为了 （2，1，3）flatten() 是对多维数据的降维函数。
torch.unsqueeze()/torch.repeat()
weixin_63016274的博客
10-15 1071
torch.unsqueeze()/torch.repeat()
Pytorch的unsqueeze、expand与squeeze
qq_43118572的博客
05-21 353
Pytorch unsqueeze expand squeeze Tf tf.expand_dims tf.broadcast_to tf.squeeze
unsqueeze,squeeze,repeat,expand,expand_as应用示例及其详细说明
onlyforbest的博客
05-31 1102
import torch box_a=torch.tensor([[1,2,3],[1,2,3]]) print(box_a[:, 2:].squeeze(0).shape) print(box_a[:, 2:].shape)
torch.unsqueeze() squeeze() expand() repeat()用法及比较
weixin_46087812的博客
07-23 3062
torch.unsqueeze() squeeze() expand() repeat()用法及比较
Pytorch中‘内存共享’和‘内存连续’特性总结
wulele2的博客
10-16 3180
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与深度学习自查手册1-张量、自动求导和GPU
weixin_43243315的博客
12-01 592
Pytorch与深度学习自查手册1-张量、自动求导和GPU 张量 构造Tensor dtype类型：dtype=torch.long,torch.float,torch.double 常见的构造Tensor的函数： 函数 功能 示例 Tensor(sizes) 基础构造函数 torch.Tensor(4,3) tensor(data) 类似于np.array x = torch.tensor([5.5, 3]) ones(sizes) 全1 zeros(sizes) 全0 x
(2020)Tensorflow代码重构成Pytorch代码
Troublemaker丶的博客
05-19 1万+
前言???? 最近应导师要求，需要把现有的tensorflow实现的代码改成pytorch版本的，具体代码不在此处说明（是涉及深度学习这块，需要搭建网络） 改完觉得真的是个体力活，数据预处理直接可以用，主要是任务这块的代码，照着tensorflow一行行改下来的。 大致步骤： 先明确tensorflow的网络结构，如何查看参考下方链接，在pytroch上搭建相同的网络结构，注意：网络搭建顺序也要一样。 查看网络结构 改写主要代码，tensoflow函数和pytorch函数之间的转换(经过实践
从RNN到Attention到Transformer系列-Attention介绍及代码实现
05-30
从RNN到Attention到Transformer系列-Attention介绍及代码实现 https://blog.youkuaiyun.com/qq_39707285/article/details/124732447
pytorch中unsqueeze()、squeeze()、expand()、repeat()、view()、和cat()函数的总结
HUSTHY的博客
09-30 1万+
学习Bert模型的时候，需要使用到pytorch来进行tensor的操作，由于对pytorch和tensor不熟悉，就把pytorch中常用的、有关tensor操作的unsqueeze()、squeeze()、expand()、view()、cat()和repeat()等函数做一个总结，加深记忆。 1、unsqueeze()和squeeze() torch.unsqueeze(...
pytorch中squeeze()和unsqueeze()函数介绍
qiao_qiao_de_feng_le的博客
02-17 334
一、unsqueeze()函数 1. 首先初始化一个a 可以看出a的维度为（2，3） 2. 在第二维增加一个维度，使其维度变为（2，1，3） 可以看出a的维度已经变为（2，1，3）了，同样如果需要在倒数第二个维度上增加一个维度，那么使用b.unsqueeze(-2) 二、squeeze()函数介绍 1. ...
6.维度变换和Broadcasting
weixin_44846755的博客
07-10 881
龙良曲PyTorch学习框架：扩展
Pytorch操作笔记
weixin_43341824的博客
02-23 160
torch.Tensor.repeat(*sizes) 沿着指定的维度重复tensor。 不同于’expand()’，本函数复制的是tensor中的数据 参数 -*sizes(torch.Size ot int…) 沿着每一维重复的次数 >>> x = torch.Tensor([1, 2, 3]) >>> x.repeat(4, 2) #沿着第一维重...
YoloX算法学习（1）
weixin_43361491的博客
08-16 725
SimOTA ① 通过anchor中心在GT内部以及GT中心点周围2.5个像素范围内的anchor,首先粗筛确定一批候选框 ② 对这批候选框执行SimOTA 分配策略，为每个GT动态分配dynamic个候选框 ，M个GT，N个候选框，类似一个MxN的矩阵，矩阵内部元素是对应位置下的Iou_loss 以及cls_loss 步骤 1、计算预测框与目标框之间的Iou_loss pair_wise_ious = bboxes_iou(gt_bboxes_per_image, bboxes
一文掌握torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()的用法
荷叶田田
03-23 3万+
torch.squeeze() 这个函数主要对数据的维度进行压缩，去掉维数为1的的维度，默认是将a中所有为1的维度删掉。也可以通过dim指定位置，删掉指定位置的维数为1的维度。 torch.unsqueeze()这个函数主要是对数据维度进行扩充。需要通过dim指定位置，给指定位置加上维数为1的维度。 我自己test的代码： import torch x = torch.zeros(3...
pytorch中张量的维度变换
天空的味道
03-27 1215
1、view与reshape用于实现两个tensor之间的维度变换 example:将4*1*28*28的tensor变换为4*（28*28）的tensor a = torch.rand(4, 1, 28, 28) print(a.shape) b = a.view(4, 28*28) print(b.shape) 2、unsequeeze:维度扩充， sequeeze:维度删减 ...
【学习笔记】pytorch中squeeze()和unsqueeze()函数介绍
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flysky_jay的博客
08-12 38万+
一、unsqueeze()函数 1. 首先初始化一个a 可以看出a的维度为（2，3） 2. 在第二维增加一个维度，使其维度变为（2，1，3） 可以看出a的维度已经变为（2，1，3）了，同样如果需要在倒数第二个维度上增加一个维度，那么使用b.unsqueeze(-2) 二、squeeze()函数介绍 1. 首先得到一个维度为（1，2，3）的tensor（张量） 由图中可以看...
vae-lstm pytorch
01-22
dec_input = torch.cat([z.unsqueeze(dim=1).repeat((1,x.shape[1],1)),condition],dim=-1) else: dec_input=z.unsqueeze(dim=1).expand(-1,x.size()[1],-1) output,(hn,cn)=self.decoder_lstm(dec_input) ...
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