1. 改变shapetorch.reshape()、torch.view()可以调整Tensor的shape，返回一个新shape的Tensor，torch.view()是老版本的实现，torch.reshape()是最新的实现，两者在功能上是一样的。示例代码：import torch
a = torch.rand(4, 1, 28, 28)
print(a.shape)
print(a.vie
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2023-12-25 13:27:54
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本篇pytorch的维度变换进行展示，包含：view/reshapesqueeze/unsqueezeexpand/repeattranspose/t/permutebroadcast使用方法和含义均在代码的批注中给出，因为有较多的输出，所以设置输出内容的第一个值为当前print()方法所在的行维度变换import torch
import numpy as np
import sys
loc =
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2024-08-20 17:26:28
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简单的维度对等
原创
2022-10-22 00:10:47
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⾼维矩阵指维度≥3的矩阵，或者叫张量。高维矩阵相乘分两种情况：1.相同维度 2.不同维度1.相同维度矩阵本质上还是⼆维矩阵之间的乘法，即把最后两个维度看成矩阵，执⾏⼆维矩阵乘法。要求：1）后两维满足二维矩阵乘法2）前几维形状相同例如（a,b,c,d）可与（a,b,d,e）相乘但由于广播机制的存在，要求2）不满足时也可进行相乘，前几维取较大的形状（a,b,c,d）*(e,f,d,g)=(max{a,
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2023-06-03 13:23:36
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input_t = input_t.squeeze(1) 这行代码用于从 input_t 中去除尺寸为1的维度。在深度学习中，经常会出现具有额外尺寸为1的维度，这些维度通常是为了匹配模型的期望输入维度而添加的。在这里，input_t可能具有形状 (batch_size, 1, feature_dim)，其中 1 表示时间步维度。在某些情况下，模型可能要求输入不包含时间步维度，而只包含 (batch
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2024-10-25 15:04:33
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# pytorch维度不同矩阵相加实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用PyTorch实现维度不同的矩阵相加。在本文中，我将提供步骤、代码示例和注释，以帮助你更好地理解。
## 步骤概述
下面是实现维度不同矩阵相加的步骤概述。我们将按照以下顺序进行操作：
1. 导入所需的PyTorch库
2. 创建两个维度不同的矩阵
3. 调整矩阵的维度
4. 相加两个矩阵
5. 查看结果
原创
2023-12-27 03:45:07
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# PyTorch 不同维度的 Tensor 相乘实现指南
## 概述
在 PyTorch 中，我们可以使用 `torch.matmul()` 函数来实现不同维度的 Tensor 相乘操作。这个函数可以用于矩阵乘法、向量点乘以及高维张量的乘法。
在本文中，我将向你介绍如何使用 `torch.matmul()` 函数来实现不同维度的 Tensor 相乘，并提供了详细的步骤和示例代码。
## 整
原创
2023-08-20 08:51:27
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4、张量 张量是pytroch中最重要的数据类型，神经网络中操作的数据都是张量。输入的图片是一个张量，中间的隐藏层也是张量，最后输出的结果也是张量。 所以懂得张量的基本操作就成了pytroch的基本功。 张量是一个多维数组，维度可以从0到n 如果维度为0那么就是一个常数，如果维度为1那么就是一个向量，如果维度为2那么就是一个矩阵，如果维度为3就是一个立方体，如果维度为4 …4.0 张量的介绍 Py
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2024-08-17 10:44:51
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一、TensorTensor是Pytorch中重要的数据结构，可以认为是一个高维数组。Tensor可以是一个标量、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）或者高维数组等。Tensor和numpy的ndarrays相似。import torch as t构建矩阵：x = t.Tensor(m, n)注意这种情况下只分配了空间，并没有初始化。使用[0,1]均匀分布随机初始化矩阵：x = t.rand(m,
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2023-11-09 13:49:49
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0.3.1转到0.4.1或更高版本直接使用代码导入时常碰到 ‘BatchNorm2d’ object has no attribute ‘track_running_stats’的报错信息，这是由于0.3.1中的BN操作中没有配置track_running_stats参数,0.3.1中BatchNorm的定义如下class torch.nn.BatchNorm2d(num_features, ep
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2023-08-08 14:31:12
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简介今天在使用torch中的topk的时候, 对于dim产生了一些疑问. 后面也是找到了规律, 但是还是很困惑他为什么是这么设计的, 即dim与tensor本身的行列是不一致的. 然后就查了一下, 真的找到了一篇很好的文章, 解决了我的困惑, 就想在这里记录一下.我这一篇文章里的所有的动图, 都是来自与下面这篇文章, 写的非常直观.原文链接(十分棒的文章), Understanding dime
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2023-08-25 22:05:33
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解释pytorch的维度理解 PyTorch 中维度的概念 | 文艺数学君x = torch.tensor([
[1,2,3],
[4,5,6]
])
# 我们可以看到"行"是dim=0, "列"是dim=1
print(x.shape)
>> torch.Size([2, 3])于是, 我们会认为, torch.sum(x, dim=
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2023-10-01 09:14:42
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文章目录view()和reshape()transpose()和permute()contiguous 以后操作基于下述tensor。import torch
a=torch.rand(2,2,2)
print(a)view()和reshape()这两个功能很简单，就是把原来的tensor拍扁，变成8个数，然后按照你给定的形状恢复出来。问题， 怎么拍扁，就是把第二维里面数依次取出来，比如上面的就
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2024-03-03 10:53:25
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张量的维度和形变张量作为一组数的结构化表示，也同样拥有维度的概念。简便理解：向量就是一维的数组，而矩阵是二维的数组，以此类推，在张量中我们还可以定义更高维度的数组。张量的高维数组和numpy中高维array概念类似。记住：文章中提到的，t1为一维张量，t2为二维张量，t3为零维张量，t4为三维张量。1、创建一维、二维、零维、高维张量1.1 用简单序列创建一维张量#用一维列表序列创建一维张量
t1
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2024-05-09 16:05:07
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深度学习初探/02-Pytorch知识/04-Tensor维度变换一、重塑两者完全一致，reshape是pytorch为了保持与numpy的一致性而出现的缺陷：可能会破坏原有数据# 随机生成4幅MNIST数据集标准的手写数字图像
a = torch.rand(4, 1, 28, 28)
# 调用numpy的prod函数，打印a的实际大小（各个维度的乘积）
print(np.prod(a.size(
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2023-10-18 21:14:09
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1 contiguousTensor底层一维数组元素的存储顺序与Tensor按行优先一维展开的元素顺序是否一致。1.1 tensor的存储 Tensor多维数组底层实现是使用一块连续内存的1维数组，Tensor在元信息里保存了多维数组的形状。 &nb
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2023-11-06 20:41:25
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PyTorch 中对 tensor 的很多操作如 sum、softmax 等都可以设置 dim 参数用来指定操作在哪一维进行。PyTorch 中的 dim 类似于 numpy 中的 axis，这篇文章来总结一下 PyTorch 中的 dim 操作。首先看一下这个图，图中给出了维度标号，注意区分正负，从左往右数，括号代表的维度分别是 0 和 1 和 2，从右往
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2023-09-23 21:29:14
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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
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2024-06-09 07:44:20
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维度变换1.view = reshape view变化的前提是保证整个tensor的size不变。 注：所做的合并必须有物理意义！2、Squeeze（减少维度）/unsqueeze（增加维度） Squeeze是将没有参数的位置挤压。3、expand / repeat expand ：只是改变理解方式，并没有增加数据，只有在必要的时候拷贝数据 repeat：增加了数据 expand：只有维度是1的才
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2023-10-26 23:58:31
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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
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2023-10-09 08:32:22
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