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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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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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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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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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
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2024-05-09 12:09:12
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pytorch学习torch的Tensor维度变换view和reshape功能一样-不变的是数据本身，变维度改变对数据的理解缩小/扩大维度，正的维度在索引之后插入，负的维度在索引之前插入例子：给每幅图一个偏置bias 右边扩两次，左边一次，从[32]得到[1 32 1 1 ]维度扩展：expend/repeat，expend在需要的时候复制数据，节约内存，推荐；repeat复了数据 expend扩
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2023-10-23 12:46:35
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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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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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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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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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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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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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# NumPy维度与PyTorch维度
在深度学习和数据科学的领域，数组和张量是基本的数据结构。NumPy和PyTorch分别是处理这些数据结构的强大库。理解NumPy和PyTorch中的维度（dimensions）概念，不仅能帮助我们更好地处理数据，还能在构建深度学习模型时避免一些常见错误。
## NumPy中的维度
NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了一个强大的N维数组
### PyTorch 中的多维度交换维度
在深度学习和机器学习的研究和应用中，数据的维度管理至关重要。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来处理多维张量。本文将探讨如何在 PyTorch 中交换张量的维度，并通过示例来展示这些操作的实际应用。
#### 为什么需要交换维度？
在进行神经网络训练时，数据的输入维度需要与模型的期望维度相匹配。有时，我们需要将数据的维度重
Pytorch 张量维度变化是比较常用和重要的操作，本文主要介绍几种常用的维度变化方法：1. view()方法释义：返回当前张量的视图张量；Pytorch 允许一个 tensor 成为现有 tensor 的一个视图，视图张量与其基础张量共享同样的底层数据。视图张量能够避免明显的数据拷贝，因而能够让我们快速且内存高效地进行张量重塑、切片和逐元素操作。所以可以通过 t.view() 方法来获取 ten
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2023-11-20 02:08:59
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在torch中，如果要改变某一个tensor的维度，可以利用view、expand、repeat、transpose和permute等方法，这里对这些方法的一些容易混淆的地方做个总结。expand和repeat函数是pytorch中常用于进行张量数据复制和维度扩展的函数，但其工作机制差别很大，本文对这两个函数进行对
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2024-07-05 23:10:02
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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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