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淺析對(duì)torch.unsqueeze()函數(shù)理解_python_腳本之家
torch.unsqueeze()函數(shù)起到升維的作用,dim等于幾表示在第幾維度加一,比如原來x的size=([4]),x.unsqueeze(0)之后就變成了size=([1, 4]),而x.unsqueeze(1)之后就變成了size=([4, 1]),注意dim∈[-input.dim() - 1, input.dim() + 1]例如輸入一維張量,即input.dim()=11 2
www.dbjr.com.cn/python/323182e...htm 2025-5-24
pytorch中unsqueeze用法小結(jié)_python_腳本之家
torch.unsqueeze(a,0) size: torch.Size([1, 2, 3, 2]) torch.unsqueeze(a,-1) size: torch.Size([2, 3, 2, 1]) torch.unsqueeze(a,-2) size: torch.Size([2, 3, 1, 2]) torch.unsqueeze(a,-3) size: torch.Size([2, 1, 3, 2]) torch.unsqueeze(a,-4) size: torch.Size([1,...
www.dbjr.com.cn/python/319740y...htm 2025-5-31
詳解pytorch中squeeze()和unsqueeze()函數(shù)介紹_python_腳本之家
還有一種形式就是b=torch.squeeze(a,N) a就是在a中指定位置N加上一個(gè)維數(shù)為1的維度 一、unsqueeze()函數(shù) 1. 首先初始化一個(gè)a 可以看出a的維度為(2,3) 2. 在第二維增加一個(gè)維度,使其維度變?yōu)?2,1,3) 可以看出a的維度已經(jīng)變?yōu)?2,1,3)了,同樣如果需要在倒數(shù)第二個(gè)維度上增加一個(gè)維度,那么使用b....
www.dbjr.com.cn/article/1948...htm 2025-5-5
Pytorch 擴(kuò)展Tensor維度、壓縮Tensor維度的方法_python_腳本之家
1.1torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int) torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int) 參數(shù)說明:self:輸入的tensor數(shù)據(jù),dim:要對(duì)哪個(gè)維度擴(kuò)展就輸入那個(gè)維度的整數(shù),可以輸入0,1,2…… 1.2Code 第一種方式,輸入數(shù)據(jù)后直接加unsqueeze() 擴(kuò)展第一維和第二維為1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 importtorch ...
www.dbjr.com.cn/article/1952...htm 2025-5-22
Pytorch之ToPILImage()不輸出圖片問題及解決_python_腳本之家
unsqueeze(0)是在給轉(zhuǎn)換后的tensor加一個(gè)維度 1 input=img_to_tensor(img).unsqueeze(0)#torch.Size([1, 3, 960, 720]) 對(duì)圖像進(jìn)行一個(gè)簡(jiǎn)單的操作,此處用的3*3的kernel進(jìn)行銳化卷積 1 2 3 4 kernel=t.ones(3,3)/-9. kernel[1][1]=1 ...
www.dbjr.com.cn/python/316455l...htm 2025-5-25
python類參數(shù)定義及數(shù)據(jù)擴(kuò)展方式unsqueeze/expand_python_腳本之家
# unsqueeze是解壓的意思,在第i個(gè)維度上進(jìn)行擴(kuò)展,將其擴(kuò)展為tensor([[[a1,a2,a3]]]) nn1=nn1.unsqueeze(0) print("*"*100) print(nn1) #利用expand對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展 nn1=nn1.expand(1,3,3) print("*"*100) print(nn1) 到此這篇關(guān)于python類參數(shù)定義及數(shù)據(jù)擴(kuò)展方式unsqueeze/expand的文章就介紹到這...
www.dbjr.com.cn/article/2603...htm 2025-5-17
Pytorch如何快速計(jì)算余弦相似性矩陣_python_腳本之家
a_n=h_emb.norm(dim=1).unsqueeze(1) a_norm=h_emb/torch.max(a_n, eps*torch.ones_like(a_n)) # cosine similarity matrix sim_matrix=torch.einsum('bc,cd->bd', a_norm, a_norm.transpose(0,1)) returnsim_matrix if__name__=="__main__": ...
www.dbjr.com.cn/python/3163362...htm 2025-5-21
詳解Pytorch 使用Pytorch擬合多項(xiàng)式(多項(xiàng)式回歸)_python_腳本之家
x=x.unsqueeze(1) returntorch.cat([x**iforiinrange(1,4)] ,1) 我們需要生成一些隨機(jī)數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 defget_batch(batch_size=32): random=torch.randn(batch_size) x=make_features(random) '''Compute the actual results''' ...
www.dbjr.com.cn/article/1407...htm 2025-5-27