DIM

pytorch之gather函数

参考：Pytorch中的torch.gather函数的含义torch.gather(input,dim,index,out=None)→Tensor官方给的格式importtorcha=torch.Tensor
小研一枚·2023-01-06 23:13

torch.gather函数的理解

torch.gather官方文档gather函数的定义为：torch.gather(input,dim,index,*,sparse_grad=False,out=None)→Tensor不常用的暂时不关注
马小李·2023-01-06 23:43

PyTorch中gather()函数的用法

torch.gather(input,dim,index,out=None)→Tensor沿给定轴，按照索引张量将原张量的指定位置的元素重新聚合成一个新的张量参数含义：input(Tensor)–源张量
乌啦啦呜啦啦呜啦呜啦啦·2023-01-06 23:42

gather() 的函数功能

index_1=torch.LongTensor([[0,1],[2,0],[1,1]])index_2=torch.LongTensor([[0,1,1],[0,0,0]])print(b.gather(dim
G果·2023-01-06 23:40

pytorch出现IndexError: index out of range in self

错误参考embedding层需检查张量内部具体值的大小，并确保它们的值在有效范围内[0,num_embeddings-1]学习参考但是如果将嵌入的向量改成9就不会出错了，所以你设置的input_dim就是向量值的范围
莩甲柚·2023-01-06 22:31

【pytorch】torch.cat() & torch.split()；tensor的拼接和分离

类似于np.conatenate()torch.cat(tensors,dim=0,*,out=None)→TensorConcatenatesthegivensequenceofseqtensorsinthegivendimension.Alltensorsmusteitherhaveth
学渣渣渣渣渣·2023-01-06 17:06

pytorch: torch.cat与torch.chunk的使用, 反转函数torch.flip

1.torch.chunk(tensor,chunk_num,dim)与torch.cat()结果相反，它是将tensor按dim（行或列）平均分割成chunk_num个tensor块，返回的是一个元组
tony365·2023-01-06 17:34

pytorch torch.cat((A, B), 2)

Pytorch中的torch.cat()函数_荷叶田田-CSDN博客_pythontorch.cat这个作者讲的还不错，但是我补充点自己的理解：1.torch.cat这个在进行拼接的时候，是按照对应传入的dim
写代码_不错哦·2023-01-06 17:03

pytorch:torch.cat

x=torch.rand(16,85,768)#维度数（2,1,0）y=torch.rand(16,85,768)如果要左右拼接，dim要等于2（最左边的维度2），列数增加：768*2z=torch.cat
Eric_yq·2023-01-06 17:02

pytorch torch.cat()

#1.输入两个二维张量（dim=0）：dim=0对行进行拼接(行数增加)a=torch.randn(2,3)b=torch.randn(3,3)c=torch.cat((a,b),dim=0)print
Eric_yq·2023-01-06 17:50

python 如何利用Metpy计算水汽通量散度

数据：1、比湿数据2、风速分量U3、风速分量V主要函数：1、metpy.calc.divergence(u,v,*,dx=None,dy=None,x_dim=-1,y_dim=-2)计算矢量的水平散度
简朴-ocean·2023-01-06 16:39

keras Lambda函数的应用

自定义一个函数：defpad_backend(inputs,in_channels,out_channels):pad_dim=(out_channels-in_channels)//2returnK.spatial
_刘文凯_·2023-01-06 15:56

HorNet+YOLOv5改进方案

pdf/2207.14284.pdfyolov5加HorNet模块代码1.在common.py文件中添加如下代码部分代码如下classGnconv(nn.Module):def__init__(self,dim
Dropout~~·2023-01-06 14:43

torch.unsqueeze、np.expand_dims详解

1.增加维度：unsqueeze、np.expand_dimstorch版：x.unsqueeze(dim=0)将矩阵x在dim=0维度上增加一个维度。
Python图像识别·2023-01-06 12:03

Pytorch激活函数

1softmax例子：a=[[1,2,3],[4,5,6]]b=softmax(a,dim=0)这个dim=0是对行操作，dim=1是对列进行操作。
English ONly·2023-01-06 12:22

Pytorch之parameters net.parameters()

torch.unsqueeze,torch.squeeze,torch.linspace我的之前文章有讲解#在torch中，只会处理2维的数据x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim
CV-杨帆·2023-01-06 11:35

Swin Transformer中torch.roll()详解

dim=1,shift=40指的就是数据沿着H维度，将数据朝正反向滚动40，超出部分循环回到图像中dim=2,shift=40指的就是数据沿着
Jokic_Rn·2023-01-06 11:16

torch中torch.cumsum（）的使用

函数原型：torch.cumsum(input,dim,*,dtype=None,out=None)→Tensor返回维度dim中输入元素的累计和。
米斯特鱼·2023-01-06 05:16

一、Argmax函数

=torch.randn(2,2,3,3)#生成随机张量print("input",input)print("input.size",input.size())output=input.argmax(dim
614b阿智·2023-01-06 02:59

二、Softmax函数

torch.randn(2,2,3,3)#生成随机张量print("input",input)print("input.size",input.size())output=torch.nn.Softmax(dim
614b阿智·2023-01-06 02:59

Pytorch 的复制函数 torch.repeat_interleave() 和 torch.repeat()

1、torch.repeat_interleave()repeat_interleave(self,repeats,dim)self：张量数据repeats：需要复制的份数dim：需要复制的维度importtorcha
清纯世纪·2023-01-06 01:55

简单搞定数仓搭建:架构与模型设计(二)

数据引入层表设计建表示例数据引入层存储缓慢变化维度明细粒度事实层（DWD）明细粒度事实表设计原则明细粒度事实层（DWD）规范建表示例公共汇总粒度事实层（DWS）公共汇总事实表设计原则公共汇总事实表规范建表示例公共维度汇总层（DIM
白枭·2023-01-06 01:22

李沐_pytorch补充

1、注册带有参数的层时候就要使用nn.Parameter（）self.pos_embedding=nn.Parameter(torch.randn(1,num_patches+1,dim))self.cls_token
Marshal～·2023-01-05 21:15

Swin Transformer中的数据形状梳理

PatchEmbed层原始输入x形状为(b,3,224,224)PatchEmbed层完成embedding的过程第一步还是对图片进行Patch分割与embedding编码patch_size=4,embed_dim
Libertaz·2023-01-04 20:06

[2021ICCV]Swin Transformer模型的一些模块

将输入的图片进行切分classPatchEmbed(nn.Module):"""2DImagetoPatchEmbedding"""def__init__(self,patch_size=4,in_c=3,embed_dim
清欢年岁~·2023-01-04 20:01

RuntimeError: Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. Please use new-

1.修改ssd中的代码ifphase=='test':self.softmax=nn.Softmax(dim=-1)self.detect=Detect(num_classes,0,200,0.01,0.45
AI界扛把子·2023-01-04 19:18

机器学习中遇到的报错

（1）ValueError:shapes(1,0)and(1,1)notaligned:0(dim1)!
钢盔兔·2023-01-04 11:02

3D机器学习（4）：pytorch入门3：张量的拼接与拆分、张量的运算、张量的统计

其中dim负责控制拼接的维度，这里dim=0就只拼接第一个维度：4+5=9Stack=另一种拼接，会创建一个新的维度，类似于平行的单元。比如：两个班合并，形成了班级的这个维度：班级1和班级2。
朱攀乖·2023-01-03 19:56

torch.cat（）用法

torch.cat()是用来拼接tensor的语法：torch.cat（[x1,x2,...],dim=)x1,x2为要拼接的矩阵，dim为你指定拼接的维度，x=torch.randn(2,3,4)y=
一起躺躺躺·2023-01-03 19:56

pytorch基础知识七【拼接与拆分】

拼接1.1cat()1.2stack()1.3cat()VSstack()2.拆分2.1split()2.2chunk()1.拼接1.1cat()torch.cat([tensor1，tensor2]，dim
北四金城武·2023-01-03 19:25

pytorch常用函数

torch.cat()torch.squeeze()torch.unsqueeze()torch.stack()torch.sum()torch.sum(input,dim,out=None)→Tensor
风吹草地现牛羊的马·2023-01-03 19:54

Pytorch学习笔记（二）

张量的操作1、拼接，切分，索引，和变换2、张量的数学运算3、线性回归1、拼接，切分，索引，和变换（1）拼接与切分①torch.cat（tensors,dim,out=None）功能：将张量按维度dim进行拼接
hu120_·2023-01-03 19:24

torch维度拼接

Torch里有单独的拼接函数torch.cattorch.cat(inputs,dim=0)->Tensor在给定维度上对输入的张量进行连接操作。
CoveLSecond·2023-01-03 19:54

pytorch学习笔记（三）数据的拼接、分割与运算

]a=torch.rand(4,32,8)[In]b=torch.rand(5,32,8)torch.cat()#需要合并的维度值可以不同，其他维度必须完全相同[In]torch.cat([a,b],dim
围白的尾巴·2023-01-03 19:23

现代循环神经网络

深度循环神经网络4.双向循环神经网络这个方向的H：①先将输入的顺序进行颠倒=》得到输入到，②颠倒的输入传入网络=》得到到③将网络输出的H颠倒=》然后将得到的H顺序颠倒得到到④将正常输入得到的与颠倒输入③中得到的进行dim
菜虚空·2023-01-03 17:30

cat、stack的理解

···forexample，在两个tensor中，除了要cat的dim位置的数字可以不一致外，其他位置的数字必须一样。
清风拂杨柳#·2023-01-03 16:57

pytorch中stack()和cat()的理解和区别图解

这里两个函数都有dim这个参数，但是指的意思却不一样。使用下图来解释，在这里将两个张量理解成树这种形式，希望可以帮助理解。
twelve13·2023-01-03 16:55

pytorch --- torch.cat()

torch.cat((tensor1,tensor2),dim)将两个tensor连接起来，具体如何连接见下面例子x=torch.rand((2,2,3))y=torch.rand((2,2,3))print
orangerfun·2023-01-03 16:50

pytorch中cat和stack函数辨析

1.cat函数将多个张量收尾拼接在一起，传入的参数dim决定是按照哪一个规则进行拼接dim=0按照行进行拼接。原来是100行两列，现在是300行两列。可以在你脑海中想一个Excel表格。
frank_haha·2023-01-03 16:48

pytorch中stack（）函数和cat（）函数的区别

importtorchx=torch.rand((2,2,3))y=torch.rand((2,2,3))z=torch.stack((x,y),dim=0)这样两个堆叠起来的z的维度是（2，2，2，3
WYKB_Mr_Q·2023-01-03 16:48

pytorch中stack()和cat()的理解和区别

stack会新开辟一个新的维度，将后面的维度在这个新的维度拼接起来cat会在原有的维度上进行拼接代码示例：m=torch.randn((2,3,4))print(m.shape)dim=0使用stack
RooKiChen·2023-01-03 16:47

torch.nn.cat()函数

csdn上一些对torch.nn.cat()中dim参数描述存在误导性。很多讲解只是以二维tensor为例，对于初学者很不友好，可能会误以为dim=0就是以行拼接，dim=1就是按列拼接。
TTXS_RS·2023-01-03 16:47

【Pytorch】cat() 与 stack() 的区别

cat()：torch.cat(tensors,dim=0,*,out=None)→Tensor连接给定维度中给定的张量序列seq。所有张量必须具有相同的形状（连接维度除外）或为空。
假骑士·2023-01-03 16:15

当退出python时是否释放全部内存_Python跑循环时内存泄露的解决方法

123456789101112importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dim
weixin_40005373·2023-01-03 15:11

机器学习HW10对抗性攻击

机器学习HW10对抗性攻击一、任务描述二、算法1、FGSM2、I-FGSM3、MI-FGSM4、多种输入（DIM）评估指标三、实验1、SimpleBaseline2、MediumBaseline3、StrongBaseline4
Raphael9900·2023-01-03 09:49

ValueError: No model found in config file. 解决办法

代码段：fromtensorflow.keras.modelsimportload_modelmodel_path='vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5
despacito,·2023-01-02 14:31

pytorch中RNN参数

放几个官方的图片：输入RNN中的参数必须要的是input_size和hidden_size首先看input_sizeinput_size的维度是(seq_len,batch_size,input_dim
不自知的天才·2023-01-02 11:10

Pytorch中对RNN输入和输出的形状总结

RNN的输入和输出RNN的经典图如下所示各个参数的含义Xt:t时刻的输入，形状为[batch_size,input_dim]。
会唱歌的猪233·2023-01-02 11:34

torch.nn.softmax(dim),理解Softmax分类器

首先我们要了解softmax的计算公式：例如一列数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],代入到softamx计算公式之中，我们可以从公式中看出元素的数值越大，softmax算出的值也就越大，对应在图像处理中也就是概率越大。importtorcha=torch.randn(2,3,4)print(a)a是tensor型，维度为（2,3,4）的，输出为：tensor([[[-0.5947,0
快乐的小肖·2023-01-02 09:54

剖析 | torch.nn.functional.softmax维度详解

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nn.functionalasFa=[1,2,3]a=torch.from_numpy(np.array(a,dtype=np.float))b1=F.softmax(a,dim
淳延·2023-01-02 09:24
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