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2021-07-15 10:31:37
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原创 张量索引张量与张量切片
张量索引张量与张量切片提示：这里简述项目相关背景：张量的索引与一般的列表和元组索引类似，在不同维度的使用索引值索引，与一般列表相似的数字操作可以参考https://blog.youkuaiyun.com/Zzz_zhongqing/article/details/107279857这里讲述使用将一个张量作为一个索引参数用来索引张量，问题描述：提示：这里描述项目中遇到的问题：例如：数据传输过程中数据不时出现丢失的情况，偶尔会丢失一部分数据APP 中接收数据代码：@Override publ
2020-11-24 18:27:44
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翻译 pytorch函数中的out参数
pytorch函数中的out参数引自：https://discuss.pytorch.org/t/whats-the-benefit-of-using-out-parameter-in-tensor-operations/31728在pytorch中 out 参数指的是 把** 函数得到的张量结果**赋值给out 这个参数输入的张量例如import torcha = torch.randn(2, 3)print(a)b = torch.randn(2, 3)c = torch.ad
2020-11-19 16:44:02
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原创 pytorch中stack()和cat()的理解和区别图解
torch.cat()和torch.stock()的理解和区别图解torch.cat() 和 torch.stock() 函数的作用都是将多个维度参数相同的张量连接成一个张量，不同之处在与 stock（）相比于cat（）多了一维。这里两个函数都有 dim 这个参数，但是指的意思却不一样。使用下图来解释，在这里将两个张量理解成树这种形式，希望可以帮助理解。dim在cat（）函数中表示索所要连接的维度，也就是连接所要连接的张量的这个维度上面的参数。但是在stock（）中，dim表示多出来的维度，这个维度.
2020-11-16 21:09:39
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原创 Pytorch中tensor维度和torch.max()函数中dim参数的理解
Pytorch中tensor维度和torch.max()函数中dim参数的理解维度参考了 https://blog.youkuaiyun.com/qq_41375609/article/details/106078474 ，对于torch中定义的张量，感觉上跟矩阵类似，不过常见的矩阵是二维的。当定义一个多维的张量时，比如使用 a =torch.randn(2, 3, 4) 创建一个三维的张量，返回的是一个[ [ [-0.5166, 0.8298, 2.4580, -1.
2020-11-07 21:19:58
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空空如也
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