PyTorch张量变形与转置

最新推荐文章于 2025-04-01 10:06:51 发布
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#pytorch #人工智能 #python

在PyTorch中，张量的变形和转置是常见的需求，掌握这些技巧可以提升代码效率。首先，reshape()函数可以用来改变张量的形状，包括行数列数和维度的大小。其次，transpose()函数则用于对张量进行转置操作，即交换张量的维度顺序。通过熟练使用这两个函数，你可以更加高效地处理数据并优化代码逻辑。

PyTorch张量变形与转置 - 集智数据集

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Pytorch 张量变形、转置及维度调整
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08-21 1058
pytorch 张量变形、转置及维度调整详解
pytorch张量基础
AUURA的博客
10-15 605
​ Pytorch最基本的操作对象是Tensor（张量），它表示一个多维矩阵。张量类似于Numpy的ndarrays，张量可以在GPU上使用以加速计算。​ 标量（Scalar）：只有大小，没有方向的量，如1，2，3等；​ 向量（Vector）：有大小和方向的量，如[1, 2, 3];​ 矩阵（Matrix）：多个向量组陈的，如[ [1, 2, 3],张量是基于向量和矩阵的推广，我们可以将标量视为零阶张量，向量可以视为一阶张量，矩阵就是二阶张量。
张量的转置
u013887652的博客
07-28 4405
前言 在搜索了一部分资料后我发现对于张量的转置并没有明确的数学定义，但是通过一些工具可以得到我们想要的效果。怀揣着结果驱动过程的做法，这里记录一些对于张量转置的理解 code1 In [20]: x.shape Out[20]: (2, 3, 4, 5) In [21]: x.transpose(1,0,2,3).shape Out[21]: (3, 2, 4, 5) 以上来自使用numpy对于转置的维度输出，通过矩阵维度的变换可以看出转置只针对当前轴，而我们只需要拿到对应轴上的元素填表即可。 cod
tensor学习笔记
来越的博客
11-30 1994
张量（tensor）学习笔记
Pytorch基础操作 —— 8. 张量转置操作
老程的技术笔记
10-18 1万+
文章目录torch.transpose对于高维度张量 torch.transpose 我们有时候会遇到这样的问题，某个时刻我们希望把某个张量从横向量，转置成纵向量。因为对于线性代数来说，矩阵的基本计算法则告诉我们，两个矩阵叉乘必须满足 [l×m]×[m×n][l \times m] \times [m \times n][l×m]×[m×n] 才可以进行计算。但有时候我们为了方便会创建出两个这样维度的矩阵 [m×l][m \times l][m×l] 和 [m×n][m \times n][m×n]，为了执
tensorflow使张量转置_Tensorflow02-张量操作
weixin_35411487的博客
01-30 1798
一、维度变换多维张量在物理上以一维的方式连续存储，通过定义维度和形状，在逻辑上把它理解为多维张量。当对多维张量进行维度变换时，只是改变了逻辑上索引的方式，没有改变内存中的存储方式。1、改变张量形状使用函数：tf.reshape(tensor, shape)shape参数=-1：表示自动推导出长度2、增加和删除维度多维张量的轴，就是张量的维度，张量中轴的概念和用法，和 numpy 中一样。轴也可以是...
pytorch张量维度操作（拼接、维度扩展、压缩、转置、重复）
Cretheego的博客
01-18 7337
torch张量操作
Pytorch张量的基本操作
2301_79543300的博客
12-03 1282
这些块具有相同的形状，除了最后一个块可能会包含少于其他块的元素，特别是在张量的大小不能被块数整除时。为 (3,3,2,2)(3, 3, 2, 2)(3,3,2,2)，则输入会被视为具有形状 (1,1,4,2)(1, 1, 4, 2)(1,1,4,2)。例如，如果输入的形状是 (8,6,4,2)(8, 6, 4, 2)(8,6,4,2)，而。结果张量的形状与索引张量相同。例如，如果输入的形状是 (4,2)(4, 2)(4,2)，而。会被视为 (1,1,2,2)(1, 1, 2, 2)(1,1,2,2)。
Pytorch张量视图（Tensor Views）
qq_44815135的博客
05-27 1598
张量视图（Tensor Views）是 PyTorch 中的一个重要概念。视图是指与原始张量共享相同底层数据的新张量，但具有不同的形状或步幅。通过创建张量视图，我们可以在不复制数据的情况下对张量进行形状变换、切片和其他操作，从而实现快速且内存高效的操作。
PyTorch：张量与矩阵
m0_70911440的博客
11-15 918
通过本文的介绍，我们了解了 PyTorch 中张量的基本概念、操作和应用。本文将围绕 PyTorch 中的张量和矩阵展开讨论，介绍张量的创建、操作以及在深度学习中的应用，希望能够帮助读者更好地理解 PyTorch 中张量和矩阵的重要性和应用场景。在深度学习中，张量是深度学习模型的基本数据结构，它不仅可以用来表示输入数据、模型参数，还可以表示模型的输出和损失函数等。此外，在深度学习中，张量还可以表示更高维度的数据，如多维数组、图像数据、神经网络的权重参数等，因此张量是深度学习中的基本数据结构。
Python-PyTorch中的可变形卷积网络
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【pytorch进阶】| tensor张量的T和H 分别是什么？转置和共轭转置
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在调试过程中，可以看到tensor张量有T和H的属性。
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简单来说，就是将参与转置的维度抽出来，将内侧的子张量视为一个元素；这样，抽出来的两个维度便是正常的二维矩阵，此时便容易理解了。转置完成后，恢复原样即可。在PyTorch中，我们时常会对张量进行转置操作。
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sdnuwjw的博客
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一、环境 TensorFlow API r1.12 CUDA 9.2 V9.2.148 cudnn64_7.dll Python 3.6.3 Windows 10 二、官方说明 对张量按照指定的排列维度进行转置 tf.transpose( a, perm=None, name='transpose', conjugate=False ) 输入： ...
PyTorch 中的转置操作：深入理解 `transpose()` 和 `permute()
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在深度学习的日常工作中，我们经常需要调整张量的形状和维度顺序。无论是处理图像数据、序列数据，还是实现复杂的神经网络架构，张量维度的操作都是必不可少的技能。PyTorch 作为当前最流行的深度学习框架之一，提供了两个强大的维度转置函数：`transpose()` 和 `permute()`。这两个函数虽然都用于调整张量的维度顺序，但在功能、适用场景和性能上存在显著差异。 本文将深入探讨这两个函数的原理、使用方法、区别以及实际应用场景，帮助你全面掌握 PyTorch 中的维度转置技术。无论你是刚接触深度学习的
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作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：https://blog.youkuaiyun.com/HiWangWenBing 本文网址： 目录 第1章 Tensor运算与操作概述 1.1 概述 1.3 张量的操作与变换 1.4环境准备 1.5张量的操作 - 变形（reshape） 第2章 基本变形：reshape 1. 原理 2. 函数解读 3. 代码示例 第3章 2维矩阵的行列置换：t 1. 原理 2. 函数解读 3. 代码示例 第4章 任意维度方向上的置换：transpose 1. 原理..
pytorch张量转置
11-09
pyrch中可以使用`rch.Tensor.()`方法对张量进行转置操作，该方法不会改变原始张量，而是返回一个新的转置张量。例如，对于一个2x3的张量，可以使用以下代码进行转置操作：\```pyth\impor torch\n\x = torch.r(2, 3)\...
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