numpy交换维度以及pytorch交换维度

最新推荐文章于 2024-07-09 17:23:51 发布
最新推荐文章于 2024-07-09 17:23:51 发布
阅读量1.5w 收藏 4
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36149892/article/details/85220032
本文对比了numpy中transpose函数与pytorch中permute和transpose的使用方法。详细介绍了两者在处理多维数组时的不同之处，尤其是pytorch的permute函数能够更灵活地调整张量的维度顺序。

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

numpy 使用 transpose
pytorch使用permute, 虽然拥有transpose,但是只可以交换两维数据
【深度学习所有损失函数】在 NumPy、TensorFlow 和 PyTorch 中实现（1/2）
gongdiwudu的专栏
08-12 6948
在本文中，讨论了深度学习中使用的所有常见损失函数，并在NumPy，PyTorch和TensorFlow中实现了它们。
从numpy到pytorch（以DNN为例）
weixin_43178406的博客
04-23 4941
本文主要介绍了l从numpy到pytorch（以DNN为例），希望能对学习pytorch的同学有所帮助。 下面以输入层–>隐藏层–>输出层（linear）三层全连接神经网络（一个batch）为例，从numpy代码逐步扩展到pytorch。 文章目录 1. 使用numpy构建三层全连接神经网络 2. 使用Tensor构建三层全连接神经网络 3. 自动求导构建三层全连接神经网络 4. 使用torch.nn.sequential构建三层全连接神经网络 5. 使用optim构建三层全连接神经网络 6. ...
numpy库ndarray多维数组的维度变换方法(reshape、resize、swapaxes、flatten)
09-17
主要介绍了numpy库ndarray多维数组的维度变换方法(reshape、resize、swapaxes、flatten)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
numpy数组-交换维度
weixin_43925119的博客
11-27 9444
numpy
高阶函数和函数柯里化 持续更新中...
qq_36336872的博客
10-12 374
1 函数柯里化定义 把接受多个参数的函数变换成接受一个单一参数（最初函数的第一个参数）的函数，并且返回接受余下的参数而且返回结果的新函数 2 柯里化函数实例 function curry (fn) { return function curriedFn(...args) { console.log(1111,args) // 判断实参和形参的个数 // 如果传递参数个数小于形参的个数，返回一个函数 ...
NumPy 数组的维度变换
热门推荐
imxlw00的专栏
03-27 1万+
reshape numpy.reshape 函数可以在不改变数据的条件下修改形状，格式如下： numpy.reshape(arr, newshape, order=‘C’) arr：要修改形状的数组 newshape：整数或者整数数组，新的形状应当兼容原有形状 order：‘C’ – 按行，‘F’ – 按列，‘A’ – 原顺序，‘k’ – 元素在内存中的出现顺序。 import numpy ...
numpy 多维矩阵的维度交换
Kp0fS的草稿纸
11-18 1829
roiMaskT = roiMask.swapaxes(0,1)
【小贪】深度学习常用Pytorch, Numpy对比及常用语法
打瞌睡_的博客
07-09 1079
Torch的tensor可以在GPU上加速运算，Numpy的ndarray只能在CPU上加速运算。numpy API导包与相互转化。
torch和numpy的维度转换
花生吃花生的学习记录
08-25 2189
torch和numpy的维度转换
pytorch计算numpy矩阵维度
最新发布
03-30
好的，我现在需要回答用户关于如何使用PyTorch获取NumPy矩阵维度的问题。首先，我得确认用户的具体需求。他们可能已经有一个NumPy数组，想要转换到PyTorch的Tensor后获取维度信息，或者直接在转换过程中处理维度。 ...
numpy交换维度_【numpy】终于搞懂swapaxes和transpose的区别
weixin_39966130的博客
11-27 555
0.基本情况介绍numpy作为一个高效率的矩阵计算工具，除了基本的加减乘除以及切片外，还有比较独特的索引功能。索引功能我们比较常见有序号索引以及转置，如下：import numpy as np arr = np.arange(20).reshape(4,5) ## 建立了一个4行5列的矩阵##索引取其中的第4、3、1、2行 arr[[3,2,0,1]]##获取其转置矩阵 arr.T ##变成了5行...
numpy python 兼容_Python之numpy
weixin_39628063的博客
12-06 291
1.生成数组t3 = np.arange(10) 等同 t2 = np.array(range(10))2.指定数据类型或查看数据类型print(t3.dtype) t4 = np.array(range(10), dtype='i1')3.保留两位小数t6 = np.round(t5,2)4.查看数组的形状 与行列数形状： t1.shape 行数： csv.shape[0] 列数： cs...
tensor / numpy维度变换操作总结
Vaeeeee的博客
09-21 4410
因此，本文着重介绍tensor或者numpy数组常见的维度变换方法，对整个维度变换操作做一个简单的整理，方便自己以后理解网络的中间变换过程会有帮助。对Pytorch和Numpy张量各种维度变换的方法作了一个简单的总结。
numpy维度交换_numpy之转置（transpose）和轴对换
weixin_30051655的博客
12-23 1540
转置(transpose)和轴对换转置可以对数组进行重置，返回的是源数据的视图(不会进行任何复制操作)。转置有三种方式，transpose方法、T属性以及swapaxes方法。1 .T,适用于一、二维数组In [1]: import numpy as npIn [2]: arr = np.arange(20).reshape(4,5)#生成一个4行5列的数组In [3]: arrOut[3]:ar...
1125：矩阵乘法（C C++）
ネロ・クラウディウス
10-14 1776
【题目描述】 计算两个矩阵的乘法。n×m阶的矩阵A乘以m×k阶的矩阵B得到的矩阵C 是n×k阶的，且C[i][j] = A[i][0]×B[0][j] + A[i][1]×B[1][j] + …… +A[i][m-1]×B[m-1][j](C[i][j]表示C矩阵中第i行第j列元素)。 【输入】 第一行为n, m, k，表示A矩阵是n行m列，B矩阵是m行k列，n, m, k均小于100。 然后先后输入A和B两个矩阵，A矩阵n行m列，B矩阵m行k列，矩阵中每个元素的绝对值不会大于1000。 【输出】 输出矩阵
numpy 变量 交换ndarray 的维度
小帽哥的博客
10-03 956
img = np.transpose(img, (1, 2, 0)) 原img是1*28*28（c*h*w） 的手写字体数据集的图像，将图像的维度转换为28*28*1(h*w*c)
Numpy 改变数组维度的几种方法
weixin_39958313的博客
09-19 1万+
参考文章链接：https://blog.csdn.net/m0_37586991/article/details/79758168 来自 《Python数据分析基础教程：Numpy 学习指南（第2版）》 Numpy改变数组维度的方法有：   reshape() ravel() flatten() 用元组设置维度 transpose() 和 swapaxes() resize() ...
c++ 无法读取内存_“lazy”的transpose()函数——从numpy 数组的内存布局讲起
weixin_39865952的博客
11-27 332
1 数组的两种内存布局方式行优先与列优先首先我们回顾一下，矩阵数据在内存中的两种布局方式：行优先（row-major）：以行为优先单位，在内存中逐行存储/读取；对于多维，意味着当线性扫描内存时，第一个维度的变化最慢。列优先（column-major）：以列为优先单位，在内存中逐列存储/读取；对于多维，意味着当线性扫描内存时，最后一个维度的变化最慢。以下面的[2, 2, 2]张量为例：a 在内存中的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值