torch张量的维度有关的变换——注意:对张量采取维度变换的时候一定要注意要追踪每个维度的数据,否则会出错

文章目录

  • 重塑维度 reshape / view
  • 增加 / 减少维度 unsqueeze / squeeze
  • 交换维度 transpose / permute
  • 将维度扩充 Expand / repeat / broadcast
  • transpose & view 的连续变化
  • 张量比较使用 torch.all() & torch.eq()

重塑维度 reshape / view

增加 / 减少维度 unsqueeze / squeeze

交换维度 transpose / permute

  • Permute 是一种更好的选择
  • 底层也是使用 transpose 直到达到目的为止
  • permute 也会打乱顺序,因此 view 之前也需要使用 contiguous

将维度扩充 Expand / repeat / broadcast

transpose & view 的连续变化

  • 只要使用了 transpose,之后再想使用 view 一定要在 view 之前使用 contiguous

参考资料:bilibili https://www.bilibili.com/video/BV13a411u7G5?p=23&spm_id_from=pageDriver&vd_source=e162db2199c43956dc501bc6c0725612

张量比较使用 torch.all() & torch.eq()

  • 判断两个张量是否是一样的

你可能感兴趣的:(Pytorch学习,深度学习,pytorch,python)