torch narrow用法

最新推荐文章于 2023-10-31 22:08:01 发布
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分类专栏： 编程语言 torch学习笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011961856/article/details/78696146
本文介绍PyTorch中narrow函数的使用方法，该函数用于获取张量特定维度上的子区间。通过实例演示如何指定维度、起始位置及长度来截取所需的数据片段。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

对于变量,有时候需要去变量的某一维度的某几个值,可以使用narrow函数实现,例如对于变量x,narrow函数输入为,

`x.narrow`(*dimension*, *start*, *length*) → Tensor

表示取变量x的第dimension维,的从索引start开始到,start+length范围的值.

例如,我们取变量x的值为,

x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

则有,

这里写图片描述

torch常用函数
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07-05 827
一、 torch.bmm 二、 torch.einsum 三、torch.chunk 四、torch.contiguous 五、torch.clamp 六、torchvision.utils.make_grid
torch 常用函数讲解【Ⅰ】
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03-13 1020
如果没有显式指明，则认为稀疏张量对应的完整张量应该在包含全部指定的非零元素的前提下，包含尽可能少的零元素。，因此可以判断出视图第一行的第二个元素为与第一行的第一个元素距离为 0，即视图第一行的第二个元素为存储序列的第一个元素。要求存在两个维度，第一维的数量表示稀疏张量对应的完整张量的维度个数，第二维的数量表示非零元素数量。，即视图第二行的第一个元素与视图第一行的第一个元素的距离为 0，即视图第二行的第一个元素也是存储序列的第一个元素。作用：返回对角线上的元素为 1，其他位置的元素为 0 的二维张量。
torch中narrow的用法
竭尽全力的专栏
10-19 1万+
关于torch中narrow的用法，本人总结了以下的一种用法，欢迎补充！ data = tensor:narrow(dim, index, size) –表示取出tensor中第dim维上索引从index开始到index+size-1的所有元素存放在data中 举例： .————————————————————————————— In [ ] x = torch.rand(5, 6)
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01-23 1483
import torch.tensor  x=torch.rand(5,6) x  tensor([[0.4606, 0.0850, 0.8009, 0.3972, 0.9548, 0.5982],         [0.4821, 0.9446, 0.5145, 0.8125, 0.3122, 0.9756],         [0.8747, 0.7186, 0.3945, 0.4090, 0...
Pytorch框架之narrow--沿轴切片tensor
笔岸柳影
10-30 1407
torch.narrow(input, dim, start, length) → Tensor
torch.narrow()基本用法介绍
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torch.narrow(input,dim,start,length) 从 input 张量中返回一个范围限制后的 张量，范围限制条件为：沿维度dim 从 start 到start+length 的范围区间，类似于数组切片用法，返回的张量与 input 张量共享相同储存基础 参数 input(Tensor) ，需处理的张量； dim(int)，沿着限制的轴； start(int) ，张量起始点； length(int) ，缩窄长度; 例子如下： rand_float = torch.randn((
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当tensor是连续的，torch.reshape() 和 torch.view()这两个函数的处理过程也是相同的，即两者均不会开辟新的内存空间，也不会产生数据的副本，只是改变了tensor的头信息区，如stride, 并没有修改这个tensor的存储区 Storage。当处理的tensor是非连续性的(contiguous) view()：在调用view()函数之前需要先调用 contiguous()方法，即x.contiguous().view()。
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由于希望确认一下2015年和2016年的两篇论文相关的内容，这篇文章以官方提示的安装方式为例进行安装方法的memo。
pytorch中的tensor实现数据降维以及通道数转换
yangfaner2021的博客
11-16 8489
上例中torch.narrow(x,0,2,3)，因x为5X6的二维tensor，由两个维度[0,1]，0表示第一维,横向，1表示第二维，纵向；且第一维通道数为5，第二维通道数为6。第三个变量为所选维度中的第几个通道为起点。如果在深度学习中图像处理中常遇到思维tensor，即x.shape=[9，3，256，256],3代表彩色图片RGB的三个通道数，如想实现降维操作，可将x的第二维的通道数3变为1，再使用x=torch.squeeze(x,dim=1)实现降维，降维后shape变为[9,256,256]
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10.stack(沿着新的维度对给定序列的张量进行堆叠)4.narrow(获取张量在指定维度上的子张量)5.reshape/view（改变维度的形状）6.permute(对制定维度的顺序进行重拍)将多个张量沿指定维度进行拼接（连接）1.unsqueeze(增加维度)2.squeeze(减少维度)3.repeat(维度扩张)
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