如何将元素添加到沿特定维度的PyTorch张量？

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python、pytorch、tensor

我有一个张量inps，它的大小是[64, 161, 1]，还有一些新的数据d，它的大小是[64, 161]。如何将d添加到inps以使新大小为[64, 161, 2]

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如何将dim N的张量列表转换为dim N+1的张量

tensorflow

我需要将维度N的张量列表转换为具有维度N+1的新张量，以便新维度将是最右边的维度。例如，如果x和y都是形状(4,3)的张量，那么我试图通过形成z并将张量x设置为沿第三维的第0个元素，并将张量y设置为沿第三维的第一个元素来创建形状(4,3,2)的</e

浏览 0提问于2016-03-02得票数 9

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沿轴查找张量中非零元素的数量

python、deep-learning、pytorch

我想要找出沿特定轴的张量中非零元素的数量。有没有什么PyTorch函数可以做到这一点？这里，lossess是形状64 x 1的张量。当我运行上面的语句时，它给出了以下错误。

浏览 9提问于2017-07-01得票数 3

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在PyTorch中，Tensor.size和Tensor.shape有什么不同？

pytorch

Pytorch中的Tensor.size和Tensor.shape有什么不同？我想知道张量的元素数和维数。例如，对于维度为2×3×4的张量，我预计元素数量为24，维度为(2,3,4)。谢谢。

浏览 96提问于2020-08-05得票数 8

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是否可以跨输入张量的通道维度应用池？

pytorch、image-preprocessing、reshape、pooling

我有一个形状的输入张量(32,256,256,256)。在这个张量形状中，32是批次大小。第二，256是给定大小为256×256的图像中的信道数。我想做池，以便将张量转换成形状( 32，32,256,256)。在PyTorch中，如果我尝试应用池，则形状的最后两个维度(与图像相关)正在发生变化，但与通道相关的维度却没有变化。能否将池应用于输入张量以获得输出张量？如

浏览 0提问于2021-09-23得票数 1

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Pytorch尺寸更改

pytorch、stack、concatenation、dimension

有没有什么方法可以把1,512,1,1变成1,512,2,2张量。我知道仅仅通过改变尺寸是不可能的。有没有什么方法可以在PyTorch (torch.stack，torch.cat)中使用concat或stack 我用下面的代码做张量 a = torch.rand([1,512,1,1]) 如何将其更改为维度为1,512,2,2的张量

浏览 42提问于2021-07-26得票数 0

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PyTorch使用布尔掩码提取张量元素(保留维度)

boolean、pytorch、mask

比方说，我有一个PyTorch 2x2张量，我还生成了一个相同维度(2x2)的布尔张量。我想把它当做面具。例如，如果我有一个张量： tensor([[1, 3], [False, True]]) 我想使用该掩码来获得一个张量，其中与原始张量中的True相对应的元素被

浏览 45提问于2020-06-18得票数 0

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对张量进行排序并返回排序后的索引？

tensorflow

我想对特定维度上的张量进行排序，并返回相同维度的张量，该张量指定每个元素的排序索引。看起来tf.nn.top_k可以返回排序后的索引，但是如何将其映射回来呢？_, indices = tf.nn.top_k(input, k=3, sorted=True)我希望得到的是

浏览 1提问于2017-07-11得票数 1

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我正在处理一个具有以下形状的张量：[frame, channel, height, width]。我想从张量中提取每一帧，这可以通过[frame_number, :,:,:]很容易地完成。然后，我继续处理维度[channel, height, width]的特定框架但我发现在处理每一帧时，很难将它们依次堆叠到形状[frame, channel, height, width]的另一个张量中(也就是说，此张量将沿0轴增

浏览 2提问于2017-11-01得票数 0

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三维张量与一维张量的Pytorch内积生成二维张量

python、deep-learning、pytorch

操作:我有维度[n x m x c]的pytorch张量A和维度[1 x 1 x c]的B。我想将每个1 x 1 x c向量的内积与A的B相乘，从而生成[n x m]维的张量C。在我的网络的前向函数中，在特定的步骤我接收维度[N, channels, Height, Width]的张量，其中N

浏览 35提问于2019-01-31得票数 1

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在PyTorch中没有N维转换

torch、pytorch

PyTorch的torch.transpose函数仅转置2D输入。文档是。另一方面，Tensorflow的tf.transpose函数允许您转置N任意维度的张量。有人能解释一下为什么PyTorch没有/不能有N维转置功能吗？这是不是由于PyTorch中计算图构造的动态性质与Tensorflow的定义然后运行范式的原因？

浏览 2提问于2017-06-30得票数 25

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用不同形状的张量计算余弦距离

pytorch、cosine-similarity

我有下面的张量表示一个单词向量其中第一个维度是批次维度(即A包含两个词向量，每个向量有500个元素)B = (10, 500)C = (2, 10, 1)我看过使用torch.nn.functional.F.cosine_similarity，但是这不起作用在pytorch</

浏览 38提问于2021-02-26得票数 2

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使用模型对批量与使用pytorch的个体进行推断时的不同结果

python、deep-learning、pytorch、training-data

我有一个神经网络，它接受维度(batch_size，100，1，1)的输入张量，并产生维度(batch_size，3，64，64)的输出张量。当使用模型对两个元素进行批量推断时，我会得到不同的结果，而对单个元素进行推断时，结果会有所不同。使用下面的代码，我初始化了一个尺寸为(2,100，1，1)的pytorch张量。我将此张量传递给模型，并获取模型输出的

浏览 41提问于2020-08-14得票数 4

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如何使用torch中的表层创建自己的网络？

deep-learning、torch、resnet

我被torch7中的nn包卡住了，尤其是它的表层。如何使用其ConcatTable、CAddTable或任何其他方法在下面创建网络？这里我有我的网络的两个分支，一个包含3个卷积层，另一个只有一个层。我想将最后两个卷积层的输出相加(将卷积4和卷积5的输出相加)，应该如何使用nn包编写我的torch代码。

浏览 0提问于2017-03-13得票数 0

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向numpy中的列添加矩阵行

python、numpy、pytorch

假设我有两个具有维度的3D矩阵/张量：[10, 4, 1000][10, 3, 4, 1000] 所以每一行，如果你愿意，在第二个x第三个维度中，每个向量在每个组合中与另一个相加。有没有一种聪明的方法可以用numpy或pytorch来做到这一点(对numpy解决方案非常满意，尽管我正在尝试在py

浏览 0提问于2018-02-23得票数 1

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在这种情况下，“视图”的正式定义是什么？

pytorch、tensor、definition

考虑从名为的小节张量:名为的多维数组开始的段落，它从Eli等人所著的名为“与PyTorch的深度学习”一书中的张量开始。Python列表或数字元组是在内存中单独分配的Python对象的集合，如图3.3所示。另一方面，PyTorch张量或NumPy数组是在(通常)连续内存块上的视图，包含未装箱的C数值类型，而不是对象。在本例中，每

浏览 2提问于2021-10-30得票数 0

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PyTorch张量广播

python、pytorch、tensor、broadcast

我正在尝试弄清楚如何做下面的广播：我有两个张量，大小分别为(n1，N)和(n2，N) 我想做的是将第一个张量的每一行与第二个张量的每一行相乘，然后将每一行相乘后的结果相加，这样我的最终张量应该是(n1我试过这个： x1*torch.reshape(x2,(x2.size(dim=0),x2.size(dim=1),1)) 但显然这是行不通的..。我不知道该怎么做

浏览 52提问于2021-11-21得票数 1

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仅用一维索引多维张量

python、numpy、indexing、pytorch

我有一个PyTorch张量b，形状是：torch.Size([10, 10, 51])。我希望使用numpy数组在维度d=1 (中间的)中的10个可能元素中选择一个元素：a = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])。这只是一个随机的例子。

浏览 5提问于2021-10-04得票数 0

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如何沿着一个单支火枪张量的维数连接？

numpy、pytorch、tensor

我编写了一个自定义的pytorch Dataset，__getitem__()函数返回一个形状为(250, 150)的张量，然后使用DataLoader生成一批批大小为10的数据。我的意思是在维数为0将这10个张量连在一起时，生成一个带有形状(2500, 150)的批处理，但是DataLoader的输出具有形状(10, 250, 150)。如何将DataLoader的输出转换为(2500, 150)

浏览 1提问于2021-10-12得票数 0

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对特定维度进行显式切片

numpy、pytorch、tensor、numpy-ndarray

我有一个3D张量x (例如4x4x100)。我想通过显式地选择最后一个维度上的元素来获得它的子集。如果我在最后一个维度上选择相同的元素(例如x[:,:,30:50]，但我想使用2D张量indices指定第三个维度上的idx )，这将很容易。在numpy中有什么简单的方法可以做到这一点吗？一个更简单的2D示例： x = [[1,2,3,4,5,6],[10,20,3

浏览 0提问于2019-04-08得票数 1

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