Pytorch中怎么实现多维数组运算-创新互联
本篇文章给大家分享的是有关Pytorch 中怎么实现多维数组运算,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
成都创新互联公司专注于企业全网营销推广、网站重做改版、安宁网站定制设计、自适应品牌网站建设、HTML5建站、商城网站开发、集团公司官网建设、外贸营销网站建设、高端网站制作、响应式网页设计等建站业务,价格优惠性价比高,为安宁等各大城市提供网站开发制作服务。1、python 的基本索引规则
从 0 开始
对于给定的范围,如 b = a[m:n], 那么 b 为由 (n-m)个数据组成的新数组,由 a[m],a[m+1],...,a[n-1] 构成。(若 n 2、单个 tensor 运算,使用 dim 参数 torch 中对 tensor 的操作方法,若不加 dim 参数表示对整体的 tensr 进行操作,若增加 dim 参则表示按维操作。 例: 注: torch.mean() 是一个降维的操作,所以不会出现在取均值后保持跟原 Tensor 同维的情况。 dim 参数存在时降一维,不存在时得到的是整个 Tensor 的均值。 3、两个 tensor 运算,构造对应形状 以乘法为例: 3.1 矩阵乘向量 计算乘法 c = a@b 若 a 拓展为 (N,3,2) N 为 batch_size, 计算 c2 = a@b 若 a,b 同时拓展, 变成(N, 2),那么需要做一个变换 b = b.view(N,2,1),计算 c3 = a@b 3.2 矩阵乘矩阵 计算乘法 c = a@b 若 a 拓展为 (N,3,2) N 为 batch_size, 计算 c2 = a@b 若 a,b 同时拓展, 变成(N, 2, 2),计算 c3 = a@b 以上就是Pytorch 中怎么实现多维数组运算,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。a = [[1,2],[3,4],[5,6]] (torch.tensor)
torch.mean(a) => 3.5
torch.mean(a,dim=0) => [1.5, 3.5, 5.5]
torch.mean(a,dim=1) => [[3],[4]]
torch.mean(a,dim=0) => [3,4]
torch.mean(a,dim=1) => [1.5, 3.5, 5.5]
a = [[1,2],[3,4],[5,6]]
b = [1,1]
a = [[1,2],[3,4],[5,6]]
b =[ [1,1],[1,1]]
当前文章:Pytorch中怎么实现多维数组运算-创新互联
文章起源:http://myzitong.com/article/ccdjoi.html