torch.shape()三维矩阵降为二维

PyTorch张量操作示例

最新推荐文章于 2025-06-28 15:59:20 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-28 15:59:20 发布 · 9k 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

本文通过一个具体的例子展示了如何使用PyTorch进行张量的创建与重塑，包括tensor的初始化、类型设定以及使用reshape方法改变张量形状的过程。

import torch
if __name__ == '__main__':
    a = torch.tensor([ [ [1,2,3,2,1],
                         [

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怎么实现三维矩阵乘法：torch.bmm

ZJQ的博客

07-31

PyTorch中的torch.bmm函数专门用于批量三维矩阵乘法。它接收两个三维张量（形状为(batch_size,n,m)和(batch_size,m,p)），对每批对应的矩阵执行乘法运算，输出形状为(batch_size,n,p)的结果张量。与torch.matmul不同，torch.bmm只处理严格匹配的三维输入，不支持广播，但计算效率更高。使用时需确保批次维度一致且矩阵维度兼容（A的最后一维等于B的倒数第二维）。该函数常用于批量处理神经网络的权重矩阵运算。

pytorch中的torch.cat()矩阵拼接的用法及理解

学习笔记

02-06

4074

深度学习模型里的输出的东西还是有点搞的。torch.cat()的用处还是蛮大的。下面直接举例子理解。一维拼接 import torch a = torch.Tensor([1, 2, 3]) b = a * 2 c = torch.cat((a, b), dim=0) # dim=-1为取最后一维。这里只有一维-1和0是一样的 print(a.shape) print(c.shape) print(c) 二维拼接，dim就是选择哪一维进行拼接，dim=-1就表示最后一维进行拼接，这个也很好理解，索

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深度学习(六)——torch的Tensor维度变换

weixin_43633568的博客

02-26

1843

view和reshape功能一样-不变的是数据本身，变维度改变对数据的理解缩小/扩大维度，正的维度在索引之后插入，负的维度在索引之前插入例子：给每幅图一个偏置bias 右边扩两次，左边一次，从[32]得到[1 32 1 1 ] 维度扩展：expend/repeat，expend在需要的时候复制数据，节约内存，推荐；repeat复制了数据 expend扩展1->N可行，大于1需要...

pytorch中的shape属性

qq_41931453的博客

07-06

5287

torch.shape 和 torch.size() 输出结果相同。 In: import torch x = torch.tensor([[0, 2], [3, 4], [9, 8]]) print('xx1.shape', x.shape) #xx1.shape torch.Size([3, 2]) #数组x有两个维度，第1个维度长度为3，代表x有三个子数组 # 第2个维度长度为2，代表每个子数组有2个元素 x = torch.tensor([[[0, 2], [0, 8], [2, 7]]

torch.size,torch.shape与numpy随记

poosdsd的博客

02-18

1362

a.size() ## 返回torch.Size([4,1,2,3])a.shape ## 返回torch.Size([4,1,2,3])a.shape ## 返回 (4,1,2,3)二、numpy中size与shape的区别。a.size ## 返回24。

Pytorch中torch.numel()，torch.shape，torch.size()和torch.reshape()函数解析

flyingluohaipeng的博客

06-02

9792

torch.numel()，如下图所示：返回输入张量中元素的总数。二. torch.shape解析 1. torch.shape解析返回输入tensor张量的维度大小三. torch.size()函数解析 1.torch.size()函数解析跟torch.shape效果相同，也是返回输入tensor张量的维度大小。四.torch.reshape()函数解析 1. 官网链接 torch.reshape()，如下图所示：返回将输入的形状转变为shape指定的形状大小，元素总数不变。

torch.matmul 三维矩阵

03-19

### torch.matmul 对三维矩阵的操作 `torch.matmul` 是 PyTorch 中的一个通用矩阵乘法函数，能够处理不同维度的张量。对于三维矩阵而言，它会按照批量的方式执行矩阵乘法。 #### 示例代码以下是 `torch.matmul` ...

详解torch.mul、torch.mm、torch.bmm、torch.matmul

最新发布

qq_51709869的博客

06-28

1526

对torch.mul、torch.mm、torch.bmm、torch.matmul进行了区分和讲解，同时给出了使用样例

python 将三维数据转为二维_将三维矩阵转换/重塑为二维矩阵

weixin_39744240的博客

11-23

3344

使用^{}，然后使用^{}，如下-X.transpose(1,2,0).reshape(-1,X.shape[0])解释-1）您想要得到由X[:, 0, 0]、X[:, 0, 1]等组成的行，也就是说，我们必须将axis=0元素“推”到这种2D数组输出的最后一个轴上。下一步，我们必须决定行的顺序，它将由axes=1,2组成。现在，回到所需的2D数组输出，在第一行和第二行之间，即X[:, 0, 0]...

torch.shape 输出： torch.Size([3]) 与 torch.Size([])各自的实现方式

nyist_yangguang的博客

05-02

4133

from __future__ import print_function from torch.autograd import Variable as V import torch as t a=t.tensor(1,dtype=t.float) print(a,a.shape,a.dtype) b=V(t.tensor([1,1,1])) print(b,b.shape,b.dtype)

python 3维矩阵转为2维

KilllerQueen的博客

08-30

2241

3维图像降维到2维，要求按z轴方向把图像的每个像素值逐个取出，组成新的2维数组，忽略长宽维度。

对张量shape操作函数汇总，附代码(reshape(), torch.cat(), view(), torch.stack(), transpose(), permute(), unsqueeze)

Alan_sunshine的博客

06-11

965

若不指定索引，如x.squeeze()则在所有维度上均类此操作。x3_6 = reduce(x, '(b1 b) h (w1 w) -> b h w', 'mean', b1=2, w1=2) # 平均池化。x3_4 = reduce(x, '(b1 b) h (w1 w) -> b h w', 'max', b1=2, w1=2) # 最大池化。x3_5 = reduce(x, '(b1 b) h (w1 w) -> b h w', 'min', b1=2, w1=2) # 最小池化。

PyTorch张量形状

逐梦苍穹的博客

07-19

1474

PyTorch张量形状reshape, transpose, permute, view, contigous, squeeze, unsqueeze

torch.max、argmax、shape、uniform_、clamp、full、full_like、nonzero、flatten、sparse_coo_tensor的用法

jjw_zyfx的博客

08-31

609

max

pytorch中shape的用法，以及计算机中维度的概念

ttyykx的博客

09-26

997

帮助我们更好的理解什么是计算机中的维度，以及shape的概念

pytorch中的size()和shape()

明德zhuang

03-27

6608

pytorch中的size()和shape()的使用示例： import torch from torch import tensor a = torch.tensor([[[0,1,2,3],[10,11,12,13]],[[20,21,22,23],[30,31,32,33]]]) print(a.shape) print(a.size())

Pytorch中的维度变换，reshape、permute、view

weixin_45559542的博客

12-01

3380

程序中常常会涉及到张量的维度变换，为区别常用变换函数reshape、permute、view的不同，使用以下代码直观说明。先对二维张量进行变换： import torch c=torch.randn(2,3) print("c:") print(c) c1=torch.reshape(c,(3,2)) print("reshape:") print(c1) c2=c.permute(1,0) p...

pytorch shape[1]的解释

studyvcmfc的专栏

06-14

2569

f = torch.randn(2, 3) print(f.dim()) print(f.size()) print(f.shape) print(f.shape[1])