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pytorch学习中关于torch.view的疑惑
遥山隐隐
2019-04-07 04:47:14
请问图里的-1是什么意思啊?
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pytorch学习中关于torch.view的疑惑
请问图里的-1是什么意思啊?
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2020-03-08
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-1类似于占位的意思,要根据其他维度来推出真实值。比如你这个例子中,x是4x4的张量,z=x.view(-1, 8), 16 / 8 = 2, 所以实际上z为2x8的张量
天下第一小白
2020-01-01
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-1是自适应的意思,你指定第二个位置是8,第一个位置自适应,也就是它会自动帮你把前面数组分为8列,行数由你数组元素个数决定,16个元素只能分为2行了,32个元素,他就会帮你分为4行
CWQFOREVER
2019-11-04
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原来的x是4x4的一个矩阵,那么x.view(-1,8)则表示将其划分为8列的数组,总共16个数字,那么只能分为两行,也就是说-1是个未知数,由程序自己去推导-1的值,而前面所说的两行也就是程序自己推导出来的,此时-1就等于了2
wsxzhbzl
2019-08-21
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图的-1代表的是自动填充的维度,指定了8,则size=16=2X8
qq_40432263
2019-07-22
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-1表示自动计算,16个元素,可以写成4*4或2*8样式的,16/8=2,-1此时就是2
LKlk7>|
2019-06-20
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view(-1,8)中的-1表示自动计算行数,就上面的例子来说和view(2,8)的效果相同
遥山隐隐
2019-04-14
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tensor.mean()是什么意思啊?
Py
torch
-
view
的用法
torch
.
view
(参数a,参数b,...) 有的时候会出现
torch
.
view
(-1)或者
torch
.
view
(参数a,-1)这种情况。
Py
torch
-
view
的用法 在
py
torch
中
view
函数的作用为重构张量的维度,相当于numpy
中
resize()的功能,但是用法可能不太一样。如下例所示 比如 import
torch
a=
torch
.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]]) b=
torch
.Tensor([1,2,3,4,5,6]) print(a.
view
(1,6)) print(b.
view
(1,6...
【
Py
torch
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torch
.gather()函数的用法及在Focal Loss
中
的应用(详细易懂)
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中
torch
.gather的用法
torch
.gather应用总结 官方文档
中
torch
.gather的用法
torch
.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor Gathers values along an axis specified by dim. For a 3-D tensor the output is specified by: out[i][j][k] = input[index[i][j][k]
Py
torch
矩阵乘法之
torch
.mul() 、
torch
.mm() 及
torch
.matmul()的区别
torch
.mul() 、
torch
.mm() 及
torch
.matmul()的区别 一、简介
torch
.mul(a, b) 是矩阵a和b对应位相乘,a和b的维度必须相等,比如a的维度是(1, 2),b的维度是(1, 2),返回的仍是(1, 2)的矩阵;
torch
.mm(a, b) 是矩阵a和b矩阵相乘,比如a的维度是(1, 2),b的维度是(2, 3),返回的就是(1, 3)的矩阵。
torch
.bmm() 强制规定维度和大小相同
torch
.matmul() 没有强制规定维度和大小,可以用利用广
Py
torch
基础 - 6.
torch
.reshape() 和
torch
.
view
()
当tensor是连续的,
torch
.reshape() 和
torch
.
view
()这两个函数的处理过程也是相同的,即两者均不会开辟新的内存空间,也不会产生数据的副本,只是改变了tensor的头信息区,如stride, 并没有修改这个tensor的存储区 Storage。当处理的tensor是非连续性的(contiguous)
view
():在调用
view
()函数之前需要先调用 contiguous()方法,即x.contiguous().
view
()。
Py
Torch
学习
之
torch
.Tensor.
view
函数
函数,用于高效地调整张量(tensor)的形状。可以重新组织张量的数据而不改变其内容,使我们能够更灵活地处理和操作数据。
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