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默认情况下，pytorch将图像编码为[batch_size, channels, height, width]张量。我想要建立一个将[b, c, h, w]图像升级到[b, c, 2*h, 2*w]的网络。我实现这一点的方法是首先生成[b, 4*c, h, w]，然后将其重塑为[b, c, 2*h, 2*w]，使每个4*c-channel像素成
浏览 3提问于2022-09-16得票数 0
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是图像的数量，通道是特征映射中的通道的数量，高度和宽度是当前特征映射的。有人能解释一下pytorch中实现这
浏览 35提问于2019-01-31得票数 1
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相关问题C[a,c,d]中首先将张量B[b,c,d]重塑为D[b,e]，其中e = c*d，DGEMM，A[a,b] * D[<
浏览 2提问于2021-02-18得票数 2
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我是Pytorch的新手，我正在尝试在Pytorch中训练一个MLP，以便从多组时间序列数据中对变量进行分类。< Example[time, a, b, c]: {[0, 10, 12, 9] [1, 15, 13, 0] [2, 18, 11, 7]} -> 2 现在，我正在将这些二维张量中的每一个重塑为</em
浏览 105提问于2020-08-12得票数 0
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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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如何将张量重塑成占位符的形状？a = tf.placeholder(shape=[None, None, 48])b = tf.reshape(a, shape=[-1, 4, 4, 3]) #flatten the first two dimension and expand the last dimensionc = tf.reshape(b, shape=[h, w, 3]) # reshape
浏览 0提问于2018-05-20得票数 1
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给出了某些神经网络层(C，B，H) torch.Size([2, 5, 32])形状的输入张量，其中
我试图做以下几件事
浏览 1提问于2018-11-26得票数 4
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如果我有一个张量收缩A[a,b] * B[b,c,d] = C[a,c,d]，它具有B[b,c,d] = B[b,d,c]和C[a,c,d] = C[a,d,c]的性质，那么如何建立BLAS来利用这个对称性呢sgemm 似乎是关于矩阵的对称性，而不是秩-3张量.
我可以尝试将
浏览 5提问于2021-03-15得票数 1
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假设我有两个2D NumPy数组A和B，我想计算矩阵C，它的项是C[i, j] = f(A[i, :], B[:, j])，其中f是一些接受两个一维数组并返回一个数字的函数。例如，如果是def f(x, y): return np.sum(x * y)，那么我就可以简单地使用C = np.dot(A, B)。= y) / len(x)为例，其中x和y不是简单的0/1位向量。
浏览 4提问于2018-01-16得票数 0
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我有两个PyTorch张量A，形状30，11，32，64和B，形状30，11，89。我的目标是创建一个形状为30，11，89，32，64的张量C，其中张量A应该扩展并在第三维复制，然后在适当的维度与张量B相乘。 如何在PyTorch中实现这一点？
浏览 21提问于2020-01-14得票数 1
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在文件zero_state中的RNNCell方法rnn_cell.py中，这段代码到底在做什么？我不太清楚[-1, n]表格的形状意味着什么.
浏览 5提问于2015-11-11得票数 2
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我在TF和PyTorch中测试这个简单的切片操作，这两个操作都应该匹配。].permute(0, 2, 3, 1).numpy() - tf_x[:, 1:].numpy())) b,h, w, c = pt_x.shapeprint(np.any(pt_x.view(b, h, w, c).numpy(
浏览 1提问于2022-10-20得票数 0
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a = torch.nn.Parameter(torch.randn(1, requires_grad=True, dtype=torch.float, device=device))c = a + 1for epoch in range(n_epochs):
浏览 3提问于2019-10-16得票数 3
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假设我有两个张量S和T，定义如下：T = torch.ones((3,2,1))我想在批次之间连接所有可能的配对。批处理的单个串联会产生形状为(4, 1)的张量。有一些张量组合，所以最终得到的张量C必须是(3, 3, 4, 1)的形状。一种解决方案是执行以下操作：
浏览 3提问于2021-09-02得票数 3
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当我想要将一个图像分割成多个补丁时，我首先想到的是使用pytorch view()函数。例如，一个形状为(1,3,256,256)(pytorch样式)的图像，并将其分割为8x8=64补丁，每个补丁的高度和宽度均为32。我想将图像(1,3,256,256)分成块，每个块的形状是(1,3,32,32)，并将这些张量重塑为(1, 8x8 , 32x32x3 )的形状，这里8x8是块的数量，32x32x3是块的高度*宽度*通道c, h, w = img.si
浏览 16提问于2021-04-29得票数 0
我有一个形状为B*H*W*C的图像数据张量和一个形状为B*H*W*2的位置张量。位置张量中的值是像素坐标，我想根据这些像素坐标对图像数据张量中的像素进行采样。我已经尝试了一种方法，比如将张量重塑为一维张量，但我认为这真的很不方便。我想知道我是否可以通过一些更方便的方法来实现它，比如矩阵映射(例如opencv中的remap )。
浏览 0提问于2016-10-08得票数 1
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我已经创建了一个特定大小的张量，即C=4，3，40。我想把之前张量中的值复制到这个张量中。 我想复制张量A= 4, 3的所有值，只复制张量B= 4, 40, 1的二维值。A和B都是FloatTensors。 我试过了： ten_size = torch.zeros(4, 3, 40) 但这显然是一个全为零的张量。我不知道如何从张量A和B中提取特定值并将其输入到ten_size中，因
浏览 9提问于2021-04-02得票数 1
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