文章目录Tensor维度变换1. view / reshape1.1 view 函数1.2 reshape 函数2. squeeze / unsqueeze2.1 unsqueeze 函数案例2.2 squeeze 函数3. expand / repeat3.1 expand 函数3.2 repeat 函数4. 矩阵转置4.1 t 函数4.2 transpose 函数案例：数据污染4.3 per
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2023-06-20 23:25:00
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文章目录前言正文1.view/reshape2.squeeze/unsqueeze3.expand/repeat4.t/transpose 转置5.permute 任意维交换总结 前言Pytorch学习笔记第二篇，关于Tensor的维度变换。 正文1.view/reshapeview和reshape的功能一致，在元素总数不变的情况下改变Tensor的形状，并且可以用-1作为缺省，实现对某
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2023-06-25 16:57:57
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1、view用来改变shape。调整Tensor的shape（通过返回一个新的Tensor），在老版本中这个函数是view()，功能上都是一样的。a=torch.rand(4,1,28,28)print(a.shape)#torch.Size([4, 1, 28, 28])#将后3维合并print(a.view(4,28*28))#print(a.view(4,28*28).shape)#torc
最近对网络做改进，遇到了一些改变tensor数据维度的操作，特记录在此，方便以后查阅。1.使用索引改变维度值a = torch.randint(10, (1, 3, 4, 5, 6))
b = a[:, 1:]
c = a[:, 1:, :, :, :]
print(a.shape)
print(b.shape)
print(c.shape)输出结果：这里可以看到，“:”在python中含有任取的
常见用法1、view用来改变shape。调整Tensor的shape（通过返回一个新的Tensor），在老版本中这个函数是view()，功能上都是一样的。a=torch.rand(4,1,28,28)
print(a.shape)#torch.Size([4, 1, 28, 28])
#将后3维合并
print(a.view(4,28*28))#
print(a.view(4,28*28).sha
具体示例如下，注意观察维度的变化1.改变tensor维度的操作：transpose、view、permute、t()、expand、repeat#coding=utf-8
import torch
def change_tensor_shape():
x=torch.randn(2,4,3)
s=x.transpose(1,2) #shape=[2,3,4]
y=x.v
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2023-06-02 15:47:12
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小白最近刚开始使用pytorch，经常需要在各个网站反复查询一些函数的区别。但是不同的博客说的有时候不一样，趁着实验室停电，小白写了这篇文章，方便自己食用，不定期更新。如有错误，欢迎大家热烈指正。第0章 敌动我也动，敌动我不动之前写背包问题的时候，对序列B做更改的时候，(B=A) 序列A也跟着改变大小。这是因为A和B都指针指向了同一个地址。下面详细介绍：c = [1,2]赋值的时候，python是
1. 前言我想把一个TensorFlow代码转为pytorch代码，深度学习的代码。经过一个月的调试。。。。。自己好垃圾啊。。。2.目标将某tensorflow代码转pytorch。3.过程阅读需要复现的原文很快啊，就一天可能就把TensorFlow的网络结构照猫画虎的写成了pytorch然后就进入了无限调bug阶段。。。持续两周左右最后想要放弃的时候，打算搭建TensorFlow的环境跑作者提供
view()打平函数需要注意的是打平之后的tensor是需要有物理意义的，根据需要进行打平，并且打平后总体的大小是不发生改变的。并且一定要谨记打平会导致维度的丢失，造成数据污染，如果想要恢复到原来的数据形式，是需要靠人为记忆的。现在给出一个tensor——a.shape=torch.Size([4, 1, 28, 28])，打平a.view(4,1*28*28)，此时a.view(4,1*28*2
1、张量1.1 pytorch和python的对比python：int、float、tuple(元组)、stringpytorch：以tensor结尾，不同类型的tensor的维度不同 例如：整型数字tensor维度为0，二维数组tensor的维度为2维1.2 pytorch特殊地方pytorch不支持string，可以用one-hot编码表示字符常见类型：float32对应pytorch：tor
view改变维度a=torch.arange(0,6)
#[[0, 1, 2], [3, 4, 5]]
a=a.view(2,3)unsqueeze#a=[[0, 1, 2], [3, 4, 5]]
#在第1维增加维度 下标从0开始
print(a.unsqueeze(0))
#在第2维增加维度
print(a.unsqueeze(1))
#在第3维增加维度
print(a.unsqueeze(2
常用Tensor用法小结生成 tensortensor(*size)
tensor(data)
arange(s,e,step) #s-e 步长为step
linspace(s,e,steps) #s-e 均匀steps份
rand/randn(size) #均匀/标准分布
normal（mean，std）/uniform(from,to)#正态/均匀分布
randperm(m) #随机排列
Tensor的操作Tensor的主要运算操作通常分为四大类：Reshaping operations（重塑操作）Element-wise operations（元素操作）Reduction operations（缩减操作）Access operations（访问操作）元素操作 元素在张量中的位置由定位每个元素的索引决定，而元素操作是对张量元素的运算，这些张量元素在张量中对应或有相同的索引位置，这里
一、张量（一）张量介绍张量(也可以叫做Tensors)是pytorch中数据存储和表示的一个基本数据结构和形式，它是一个多维数组，是标量、向量、矩阵的高维拓展。它相当于Numpy的多维数组(ndarrays),但是tensor可以应用到GPU上加快计算速度， 并且能够存储数据的梯度信息。
维度大于2的一般称为高维张量。以计算机的图像处理数据为例
3维张量，可以表示图像的：通道数×高
概述PyTorch 提供了多种函数来执行张量的维度变换，这些操作对于深度学习模型的构建和数据预处理非常重要。下面是一些常用的与维度变换相关的函数：1. torch.view
用途：改变张量的形状而不改变其数据。说明：要求新形状的元素总数与原始张量相同。2. torch.reshape
用途：改变张量的形状而不改变其数据。说明：与 torch.view 类似，但 torch.reshape 可以处理
使用Pytorch构建神经网络一般分为四个步骤：数据构建与处理（Dataset）构建神经网络和损失函数（nn.Module）对参数进行优化（torch.optim）模型的保存与加载一、Tensor(张量) Pytorch基本操作是OP，被操作的最基本对象是Tensor。Tensor表示一个多维矩阵。比如零位就是一个点，一维就是向量，二维就是矩阵，多维相当于一个多维的数组。这个numpy是对应的。而
pytorch中对于矩阵要进行的操作很多，但是初学者可能并不很清楚矩阵的维度，以及当矩阵维度变大时候，怎么知道我们要操作的维度在哪里。1.学会观察中括号，了解你现在的输出数据到底是在几维空间。 tensor([[[0.1205, 0.1218],
[0.1326, 0.1112],
[0.1276, 0.1477],
[0.1228, 0.1
发现当我使用DataLoader加载数据的时候使用Module进行前向传播是可以的，但是如果仅仅是对一个img(三维)进行前项传播是不可以的。RuntimeError: Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight [6, 3, 2, 2], but got 3-dimensional input of size [3, 32, 32]
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2021-08-20 20:38:00
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import torch as t
t.__version__'2.1.1'从接口的角度来讲，对tensor的操作可分为两类：
torch.function，如torch.save等。另一类是tensor.function，如tensor.view等。为方便使用，对tensor的大部分操作同时支持这两类接口，如torch.sum (torch.sum(a, b))与tensor.sum (a.s
大家好，我是极智视界，本文介绍一下 pytorch改变tensor维度的方法。
原创
2023-01-07 00:31:08
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