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【深度学习】Pytorch 教程（十二）：PyTorch数据结构：4、张量操作（3）：张量修改操作（拆分、拓展、修改）

PyTorch提供了丰富的操作函数，用于对Tensor进行各种操作，如数学运算、统计计算、张量变形、索引和切片等。...x.split(2, dim=1) print(y1) print(y2) unbind   沿指定维度对张量进行拆分，返回拆分后的张量列表 import torch x = torch.tensor...(1, 2) print(y) z = x.repeat(2, 2) print(z) cat   沿指定维度对多个张量进行拼接 import torch x1 = torch.tensor([[1,..., dim=0) print(y) stack   沿新的维度对多个张量进行堆叠 import torch # 创建两个张量 x1 = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5...张量修改 使用索引和切片进行修改   可以使用索引和切片操作来修改张量中的特定元素或子集 import torch x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

14010

tf.compat

convert_to_tensor(...): 将给定值转换为张量。convert_to_tensor_or_indexed_slices(...): 将给定对象转换为张量或索引切片。....): 根据索引从params坐标轴中收集切片。gather_nd(...): 将params中的切片收集到一个由指标指定形状的张量中。....): 将标量乘以张量或索引切片对象。scan(...): 扫描维度0上从elems解压缩的张量列表。scatter_add(...): 向资源引用的变量添加稀疏更新。....): 提取张量的带条纹切片(广义python数组索引)。string_join(...): 将给定的弦张量列表中的弦连接成一个张量;string_split(...): 基于分隔符分割源元素。....): 根据指标对现有张量进行稀疏更新。tensor_scatter_nd_add(...): 根据指标对现有张量进行稀疏更新。

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    Python|张量创建操作

    ，切片，连接和转换操作 torch.cat(tensors, dim=0, out=None) → Tensor 指定维度，连接给定的张量，张量需要有相同的形状，或者为空也可以 参数 Tensors（Tensor...dim（int）：沿分割的维度 torch.gather(input, dim, index, out=None, sparse_grad=False) → Tensor 沿给定的维度轴，收集值 对于一个三维张量...,xn-1)，输出张量out则和index一样的size 参数 input（Tensor）：源张量 dim（int）：索引的轴 index：需要收集元素的索引 out sparse_grad（bool，...，沿input指定的dim索引，index是一个长张量 返回的张量和源张量维度相同，指定dim的这个维度和index一样长度，其他的维度和源张量一样 返回张量开辟新的内存，如果输出张量out的shape...不适合，会自动纠正，并且必要时重新开辟内存 参数 input（Tensor）：输入张量 dim（int）：我们需要索引的维度 index（LongTensor）：包含需要索引的序列 out 例子

    65410

    tf.math

    l2_normalize(...): 使用L2范数沿着维度轴进行标准化。 (deprecated arguments)lbeta(...): 计算，沿最后一个维度减小。....): 元素方面，将张量的值舍入到最近的整数。rsqrt(...): 计算x元素平方根的倒数。scalar_mul(...): 将标量乘以张量或索引切片对象。....): 计算张量沿段的最大值。segment_mean(...): 沿张量的段计算平均值。segment_min(...): 计算张量沿段的最小值。...返回值：简化张量，与input_tensor具有相同的d型。5、tf.add_n按顺序对输入的张量进行求和。...sorted:如果为真，则得到的k个元素将按降序排列。name:操作的可选名称。返回值：values: 沿最后一个维度切片的k个最大元素。indices: 输入的最后一个维度内的值的索引。

    2.6K10

    【深度学习基础】预备知识 | 数据操作

    通常，我们需要做两件重要的事：（1）获取数据；（2）将数据读入计算机后对其进行处理。如果没有某种方法来存储数据，那么获取数据是没有意义的。   首先，我们介绍 n 维数组，也称为张量（tensor）。...我们将在后面的文章中解释线性代数的重点内容。   我们也可以把多个张量连结（concatenate）在一起，把它们端对端地叠起来形成一个更大的张量。我们只需要提供张量列表，并给出沿哪个轴连结。...X == Y   对张量中的所有元素进行求和，会产生一个单元素张量。 X.sum() 三、广播机制   在上面的部分中，我们看到了如何在相同形状的两个张量上执行按元素操作。...a + b 四、索引和切片   就像在任何其他Python数组中一样，张量中的元素可以通过索引访问。...虽然我们讨论的是矩阵的索引，但这也适用于向量和超过2个维度的张量。 X[0:2, :] = 12 X 五、节省内存   运行一些操作可能会导致为新结果分配内存。

    4600

    tf.nn.top_k

    tf.nn.top_k( input, k=1, sorted=True, name=None)查找最后一个维度的k个最大项的值和索引。...如果输入是一个向量(秩=1)，找到向量中k个最大的元素，并将它们的值和索引作为向量输出。因此value [j]是输入的第j个最大的条目，它的索引是index [j]。矩阵(分别地。...，计算每一行的前k个条目(resp)。沿着最后一个维度的向量)。...参数:input: 一维或更高张量，最后维数至少为k。k: 0-D int32张量。要沿着最后一个维度查找的顶部元素的数量(对于矩阵，沿着每一行查找)。...sorted: 如果为真，则得到的k个元素将按降序排列。name: 操作的可选名称。返回值:values: 沿最后一个维度切片的k个最大元素。indices: 输入的最后一个维度内的值的索引。

    1.2K20

    D2L学习笔记00：Pytorch操作

    导入包 import torch 虽然被称为Pytorch，但是代码中使用torch 张量 张量表示由一个数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。...（沿每个轴的长度）的形状 x.shape # torch.Size([12]) x.numel() # 12 要想改变一个张量的形状而不改变元素数量和元素值，可以调用reshape函数。...只需要提供张量列表，并给出沿哪个轴连结。 下面的例子分别演示了当沿行（轴-0，形状的第一个元素）和按列（轴-1，形状的第二个元素）连结两个矩阵时，会发生什么情况。...广播机制将两个矩阵广播为一个更大的3\times2矩阵，矩阵a将复制列，矩阵b将复制行，然后再按元素相加。 索引和切片 索引和切片操作与Python和pandas中的数组操作基本一致。...张量中的元素可以通过索引访问，第一个元素的索引是0，最后一个元素索引是-1；可以指定范围以包含第一个元素和最后一个之前的元素。

    1.6K10

    【PyTorch入门】 常用统计函数【二】

    返回一个张量，表示输入张量所有元素的累积乘积。如果输入是一个多维张量，则默认计算所有元素的乘积。 input: 输入张量。 dim: 可选参数，用于指定沿哪个维度计算乘积。...它可以计算整个张量的均值，或者沿着指定的维度计算均值。 input: 输入张量。 dim: 可选参数，指定沿哪个维度计算均值。如果没有指定（默认值为 None），则计算整个张量的均值。...它有两种常用的用法： 计算张量的最大值：返回张量中所有元素的最大值。 沿指定维度计算最大值：可以指定维度，并返回该维度上每个元素的最大值。 参数： input: 输入张量。...它不仅可以返回张量的最小值，还能支持沿指定维度计算最小值，并返回最小值所在的索引。...torch.mode(input, dim=None, keepdim=False, out=None) 用于计算给定张量沿指定维度的众数（即出现次数最多的元素）。

    10310

    NumPy基础

    参考链接： Python中的numpy.log1p 文章目录  一、创建数组二、数组操作类型1. 数组属性2. 数组索引：获取单个元素3. 切片4. 数组的变形5....切片  数组切片 x[start:stop:step] 默认start=0, stop=维度大小, step=1  # 1.一维子数组 x = np.arange(10) x[::-1] x[5::-2...:可省略 # 4.非副本视图的子数组 #数组切片返回的是数组数据的视图，不是数值数据的副本（python列表中切片是值的副本）。...np.sum(x 沿特定轴进行 # 快速检查任意或所有值是否为True（结果返回True或False） np.any(x > 8) np.all...，内含3个重复值 # at()函数在这里对给定的操作，给定的索引，给定的值执行就地操作 # 类似方法：reduceat()函数 八、数组的排序  快速排序  # 算法复杂度O[NlogN] # 不修改原始数组的基础上返回一个排好序的数组

    1.3K30

    【tensorflow2.0】张量的结构操作

    张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。 张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。 张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。另外我们会介绍张量运算的广播机制。...张量的索引切片方式和numpy几乎是一样的。...切片时支持缺省参数和省略号。 对于tf.Variable,可以通过索引和切片对部分元素进行修改。 对于提取张量的连续子区域，也可以使用tf.slice....tf.scatter_nd的作用和tf.gather_nd有些相反，tf.gather_nd用于收集张量的给定位置的元素， 而tf.scatter_nd可以将某些值插入到一个给定shape的全0的张量的指定位置处...gather_nd有些相反 # 可以将某些值插入到一个给定shape的全0的张量的指定位置处。

    2.2K20

    Pytorch中张量的高级选择操作

    它的作用是从输入张量中按照给定的索引值，选取对应的元素形成一个新的张量。它沿着一个维度选择元素，同时保持其他维度不变。也就是说:保留所有其他维度的元素，但在索引张量之后的目标维度中选择元素。...[len_dim_0, num_picks]:对于沿维度0的每个元素，我们从维度1中选择了相同的元素。...torch.take torch.take 是 PyTorch 中用于从输入张量中按照给定索引取值的函数。...样本形状是针对前面提到的3D ML示例量身定制的，并将列出索引张量的必要形状，以及由此产生的输出形状: 当你想要从一个张量中按照索引选取子集时可以使用torch.index_select ，它通常用于在给定维度上选择元素...适用于较为简单的索引选取操作。 torch.gather适用于根据索引从输入张量中收集元素并形成新张量的情况。可以根据需要在不同维度上进行收集操作。

    20810

    Google Earth Engine（GEE）——数组及其切片简介

    EEArray，其中包含给定 EEArray 的每个维度的长度。...结果将具有与输入一样多的维度，并且在除切片轴之外的所有方向上都具有相同的长度，其中长度将是从“开始”到“结束”的“步长”范围内的位置数输入数组沿“轴”的长度。...这意味着如果 start=end，或者如果开始或结束值完全超出范围，结果可以是沿给定轴的长度 0。...默认情况下，这将是给定轴的长度。负数用于相对于数组的末尾定位切片的末尾，其中 -1 将排除最后一个位置，-2 将排除最后两个位置等。...步长（整数，默认值：1）： 切片之间沿“轴”的间隔；将在从“开始”（包括）到“结束”（不包括）的“步”的每个整数倍处取一个切片。

    25210

    TensorFlow2.X学习笔记(3)--TensorFlow低阶API之张量

    一、张量的结构操作 张量的操作主要包括张量的结构操作和张量的数学运算。 张量结构操作诸如：张量创建，索引切片，维度变换，合并分割。 张量数学运算主要有：标量运算，向量运算，矩阵运算。...张量的索引切片方式和numpy几乎是一样的。...切片时支持缺省参数和省略号。 对于tf.Variable,可以通过索引和切片对部分元素进行修改。 对于提取张量的连续子区域，也可以使用tf.slice....，将维度较小的张量进行扩展，直到两个张量的维度都一样。...4、广播之后，每个维度的长度将取两个张量在该维度长度的较大值。 5、在任何一个维度上，如果一个张量的长度为1，另一个张量长度大于1，那么在该维度上，就好像是对第一个张量进行了复制。

    1.5K30

    【深度学习基础】预备知识 | 线性代数

    在代码中，我们通过张量的索引来访问任一元素。 x[3] 长度、维度和形状   向量只是一个数字数组，就像每个数组都有一个长度一样，每个向量也是如此。...A.shape, A.sum()   默认情况下，调用求和函数会沿所有的轴降低张量的维度，使它变为一个标量。我们还可以指定张量沿哪一个轴来通过求和降低维度。...A_sum_axis1 = A.sum(axis=1) A_sum_axis1, A_sum_axis1.shape   沿着行和列对矩阵求和，等价于对矩阵的所有元素进行求和。...在代码中，我们可以调用函数来计算任意形状张量的平均值。 A.mean(), A.sum() / A.numel()   同样，计算平均值的函数也可以沿指定轴降低张量的维度。...A / sum_A   如果我们想沿某个轴计算A元素的累积总和，比如axis=0（按行计算），可以调用cumsum函数。此函数不会沿任何轴降低输入张量的维度。

    7700

    ：too many indices for tensor of dimension 3

    解决维度为3的张量有太多的索引问题引言在使用深度学习框架进行模型训练或推理时，我们经常会遇到处理多维数据的情况。...然而，当我们尝试使用维度为3的张量进行操作时，有时会遇到"too many indices for tensor of dimension 3"（维度为3的张量有太多的索引）的错误信息。...以下是一些可能的解决方法：1. 检查索引数量首先，我们需要仔细检查代码中对维度为3的张量的操作，特别是索引相关的部分。确保我们的索引数量不超过3个，否则就需要修正代码。2....确保张量维度正确确定我们的张量的维度是否正确。我们可以使用适当的函数或方法来获取张量的维度信息，并与我们预期的维度进行比较，从而确保维度的一致性。3....然后，我们定义了一个简单的CNN模型，并使用模型对图像数据集进行分类。最后，打印输出的张量形状，以验证代码的正确性。 请注意，此示例仅用于演示如何处理维度为3的张量的错误。

    35320

    使用 Python 对相似索引元素上的记录进行分组

    在 Python 中，可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上的记录进行分组，这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素的记录分组用于数据分析和操作。...在本文中，我们将了解并实现各种方法对相似索引元素上的记录进行分组。 方法一：使用熊猫分组（） Pandas 是一个强大的数据操作和分析库。...groupby（） 函数允许我们根据一个或多个索引元素对记录进行分组。让我们考虑一个数据集，其中包含学生分数的数据集，如以下示例所示。...itertools 模块提供了一个 groupby（） 函数，该函数根据键函数对可迭代对象的元素进行分组。...Python 方法和库来基于相似的索引元素对记录进行分组。

    23230

    【深度学习】Pytorch 教程（十一）：PyTorch数据结构：4、张量操作（2）：索引和切片操作

    一、前言   本文将介绍PyTorch中张量的索引和切片操作。...维度（Dimensions）   Tensor（张量）的维度（Dimensions）是指张量的轴数或阶数。...  PyTorch提供了丰富的操作函数，用于对Tensor进行各种操作，如数学运算、统计计算、张量变形、索引和切片等。...张量变形 【深度学习】Pytorch教程（十）：PyTorch数据结构：4、张量操作（1）：张量变形 2. 索引   在PyTorch中，可以使用索引和切片操作来访问和修改张量的特定元素或子集。...高级切片   除了基本的切片操作外，还可以使用逗号将多个切片组合在一起，实现对不同维度的切片操作。

    20310
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