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=
转载
2023-10-01 09:14:42
119阅读
# PyTorch维度互换详解
在深度学习模型中，数据维度的处理至关重要。在PyTorch框架中，维度互换是一个常见的操作，可以帮助我们更好地操控数据。本文将介绍PyTorch的维度互换，包括其重要性、具体使用方法和示例代码。
## 什么是维度互换？
维度互换是指在多维张量（tensor）中改变各个维度的顺序。为了便于理解，考虑以下常见的情况：
- **图像数据**：通常图像数据是以 (高
# 教会你如何实现 Python 数组维度互换
在学习 Python 的过程中，常常会遇到需要处理数组的场景。数组的维度互换，即转置操作，通常在数据分析和机器学习中非常常见。本文将通过具体的步骤和代码来教你如何实现这一操作。
## 流程概述
下面是进行数组维度互换的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
原创
2024-10-02 05:13:55
102阅读
# Python列表维度互换详细教程
## 简介
在Python中，有时候我们需要将列表的维度进行互换，也就是将二维列表中的行和列进行交换。这对于数据处理和矩阵运算非常有用。
## 流程
下面是实现Python列表维度互换的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | -------------- |
| 1 | 创建一个二维列表 |
| 2 |
原创
2024-04-08 04:39:12
198阅读
一.collections模块1.功能:该模块实现了用于特定目标的容器,以提供标准内建容器dict/list/set/tuple的替代选择
提供的每种容器都是1个类,包括:
Counter:dict的子类,提供了可哈希对象的计数功能
defaultdict:dict的子类,提供了1个工厂函数,为字典查询提供了默认值
OrderedDict:dict的子类,保留了元素被添加的顺序
n
转载
2024-10-12 12:02:55
50阅读
# Python矩阵维度互换实现教程
## 简介
在Python中，我们可以使用numpy库来进行矩阵运算和操作。其中，矩阵维度互换是一种常见的操作，用于在行和列之间进行转换。在本教程中，我将向你展示如何实现矩阵维度互换。
## 整体流程
下面是实现矩阵维度互换的整体流程，你可以通过表格来更好地理解这个过程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入numpy库
原创
2023-09-07 09:06:39
399阅读
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
转载
2023-08-25 22:05:33
170阅读
我正在使用Python，我需要找到执行以下任务的最有效方法。任务：给定零和一的任何一维数组v，用k> = 0表示v的所有一维的子序列数。我需要从v获得一个二维数组w，使得：1)shape(w)=(k，len(v))，
2)对于每一个i = 1，..，k，“ w”的第i行是一个全零的数组，但v的所有第i个子序列除外。
让我举个例子：假设$ v $是数组
v=[0,1,1,0,0,1,0,1,1
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
转载
2024-03-03 10:53:25
53阅读
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
转载
2023-11-06 20:41:25
127阅读
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(
转载
2023-10-18 21:14:09
169阅读
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
转载
2024-05-09 16:05:07
128阅读
ndarray的使用和学习学习目标：学习内容：数据的维度1.列表和数组2.二维以及多维数据Numpy的数组对象:ndarrayNumpy的简单介绍Numpy的使用N维数组对象:ndarrayndarray对象的属性ndarray数组的元素类型ndarray数组的创建方法ndarray的维度变换ndarray数组的类型变换操作2.ndarray 数组操作3.ndarray数组运算内容小节： 学习目
转载
2023-09-17 13:46:21
55阅读
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
转载
2024-05-09 12:09:12
245阅读
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
转载
2023-10-23 12:46:35
239阅读
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
转载
2023-10-09 08:32:22
643阅读
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
转载
2023-10-19 11:18:15
86阅读
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
转载
2023-10-26 23:58:31
413阅读
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
转载
2023-09-23 21:29:14
178阅读
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
转载
2023-12-25 13:27:54
157阅读
