维度变换千万不要混着用，尤其是交换维度的transpose和更改观察视角的view或者reshape！混用了以后虽然不会报错，但是数据是乱的, 建议用einops中的rearrange，符合人的直观，不容易出错。 一个例子：>>>t
tensor([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 1
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2024-09-19 08:13:53
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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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# PyTorch 中改变某个维度大小的方法
在深度学习中，数据的形状（或称维度）是非常重要的一个方面。特别是在使用框架如 PyTorch 时，了解如何操作数据的维度能够帮助我们更好地构建和训练模型。本文将介绍如何在 PyTorch 中改变某个维度的大小，并通过一些代码示例进行演示。
## 基本概念
在 PyTorch 中，张量（Tensor）是基本的数据结构，用于存储数据。张量可以是任意维
原创
2024-11-02 05:12:27
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文章目录前言多维张量的维度torch.max()torch.argmax()torch.softmax()torch.stack()总结 前言 做深度学习的项目离不开对tensor的操作，tensor中文名称是张量，以PyTorch框架为例，张量是PyTorch的基本数据类型，初学者对张量操作时，常常会被dim这个参数困扰，本文测试了torch.max()、torch.argmax()、tor
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2024-05-29 12:32:34
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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
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2024-02-11 21:15:00
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2-pytorch基础知识 文章目录2-pytorch基础知识2.1-张量2.1.1-什么是张量2.1.2-创建tensor2.2-自动求导2.2.1-PyTorch机制2.2.2-数学基础2.2.3-动态计算图2.2.4-自动求导.ipynb2.3-并行计算 2.1-张量2.1.1-什么是张量张量（Tensor）是一个定义在一些向量空间和一些对偶空间的笛卡尔积上的多重线性映射，其坐标是|n|维空
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2023-10-19 11:18:15
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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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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
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2023-09-27 10:50:16
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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
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2023-10-11 11:59:14
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在深度学习领域，使用 PyTorch 对 tensor 的维度进行调整是一项常见的需求。随着模型的复杂性增加，我们经常会遇到 tensor 维度不匹配的问题，尤其是在实现数据预处理、模型输入输出以及结果处理时。
- 现象描述
- 在训练深度学习模型时，经常需要对输入数据的维度进行变换。
- 尝试对 tensor 使用不当的 reshape 方式，导致了运行错误。
- 错误信息提示维度
# 使用PyTorch改变张量的维度顺序
在深度学习和机器学习中，数据的维度和形状至关重要。在本篇文章中，我将教会你如何使用PyTorch来改变张量的维度顺序。我们将通过一个系统化的步骤以及代码示例，来帮助你顺利实现这一过程。
## 整体流程
我们可以将改变张量维度顺序的步骤分为以下五个主要阶段：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-09-06 05:28:32
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# 如何在PyTorch中改变维度顺序
在深度学习中，数据的维度和顺序是非常重要的，有时我们需要重新排列这些维度以适应不同的操作和模型。在PyTorch中，改变维度顺序的操作主要通过 `torch.permute` 函数实现。今天，我将教你如何在PyTorch中实现这一功能，并详细说明每一步的具体操作。
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤来学习如何改变张量的维度顺序。以下是一个简单的流程
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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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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一、Variable是什么？在torch中的Variable就是一个存放会变化的值的地理位置，里面的值会不断的变化。就像是一个装鸡蛋的篮子，里面的鸡蛋数会不停变动。就是torch里面的tensor会不断的变化，如果用Variable进行计算，那么返回的也是同一类型的Variable。import torch
from torch.autograd import Variable
#鸡蛋
tens
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2023-10-24 10:09:33
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# 使用PyTorch改变输入维度顺序
在深度学习模型中，数据的维度顺序往往很重要。不同的网络结构对输入的维度有特定要求，因此，在预处理数据时，改变输入的维度顺序是一个常见的需求。在本篇文章中，我们将使用PyTorch来展示如何改变输入张量的维度顺序，并通过相关示例代码进行说明。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它以其动态计算图和易于调试的特性受到了广泛的欢
# PyTorch中的Padding方法：不改变维度的方案
## 引言
在深度学习模型中特别是卷积神经网络中，张量的尺寸是非常关键的。通常情况下，我们在使用卷积层时会遇到张量维度变化的问题，尤其在多次卷积操作后，张量的尺寸可能会大幅减小。为了解决这一问题，Padding操作应运而生。本文旨在介绍如何在PyTorch中使用Padding操作而不改变张量的维度。
## Padding的基本概念
# 使用PyTorch改变图像大小的完整指南
改变图像大小是计算机视觉任务中常见的操作，尤其是在训练深度学习模型时。PyTorch 提供了一些强大的工具来简化这一过程。本文章将带你学习如何使用 PyTorch 改变图像大小，详细介绍每个步骤及其实现代码，并附上示例和可视化。
## 流程概览
下面是改变图像大小的基本步骤：
| 步骤 | 描述
文章目录安装torch安装tensorboard安装安装相关如何使用模型搭建基本模块维度变化tensor打乱dataset, dataloaderPytorch的数据读取主要包含三个类:2. 网络层调用3. model.evaltorch.no_grad()4. 参数量计算5. gpu/cpu load6. 模型的保存和载入模型保存模型载入训练时打印参数load-module7. 模型参数更新指
目录 1、零填充ZeroPad2d2、常数填充ConstantPad2d3、镜像填充ReflectionPad2d4、重复填充ReplicationPad2d卷积操作作为卷积神经网络的核心模块，在其计算过程中必须考虑图像“边缘像素”的卷积方式。我们可以采用“卷积之前进行边界填充”或“卷积之后进行边界填充两种方式”，同时边界填充的具体手段包含常量填充、零填充、镜像填充以及重复填充等。在具体
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2023-11-03 15:23:08
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