张量操作

Sag_ittarius

于 2018-12-10 20:01:54 发布

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分类专栏： Pytorch Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012871045/article/details/84945430

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本文详细介绍了张量在深度学习中的基本操作，包括创建、初始化、形状变换、拼接与切片、数学运算以及张量的梯度计算。通过实例解析，帮助读者深入理解张量在神经网络中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

a = torch.randn(1,1,3,1)

a.expand(2,1,3,1)
a.expand(1,2,3,1)
a.expand(1,1,6,1)#runtimerror
a.expand(1,1,3,2)
a.expand(1,1,3,1)#a.expand(1,1,3,1) == a

b = torch.randn(1,1,2,2)

b.repeat(1,1,1,1)#b.repeat(1,1,1,1) == b
b.repeat(1,1,1,2)#b.repeat(1,1,1,2).shape -> torch.Size([1,1,2,4])
b.repeat(1,3,1,2)#b.repeat(1,3,1,2).shape -> torch.Size([1,3,2,4])

b.repeat(1,3,1,1) == b.expand(1,3,2,2) #return torch.ones(1,3,2,2,dtype=torch.uint8) or torch.ones([1,3,2,2],dtype=uint8)

'''view()'''
b.view(4)#torch.Size([4])
b.view(1,1,2,2)#b.view(1,1,2,2) == b
b.view(1,2,1,-1)#torch.Size([1,2,1,2])

'''torch.cat([],1)'''
c = torch.randn(1,2,2,2)

torch.cat([b,c],0)#RuntimeError
torch.cat([b,c],1)#torch.Size([1,3,2,2])除要合并的通道外，其余通道必须保持一致
torch.cat([b,c],2)#RuntimeError
torch.cat([b,c],3)#RuntimeError

'''torch.sqeeuze()''&#

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