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pytorch view(): argument size (position 1) must be tuple of ints, not Tensor

view()​​​函数是PyTorch中的一个张量方法，用于改变张量的形状。它的作用类似于Numpy中的​​reshape()​​​函数，可以用来调整张量的维度和大小，而不改变张量中的元素。 ​​​...然后，它使用这些信息对原始张量进行重新排列，生成一个新的张量。最后，它返回新的张量，将原始张量的数据复制到新的张量中（如果原始张量和新的张量的大小不匹配，会引发错误）。...需要注意的是，​​view()​​函数对张量进行的形状调整必须满足以下两个条件：调整后的张量的元素个数必须与原始张量的元素个数保持一致。...) # 输出: torch.Size([3, 8])# 使用view()函数改变张量的形状为(-1, 2)# -1表示根据其他维度的大小自动推断z = x.view(-1, 2)print(z.shape...在第二次调用​​view()​​​函数时，使用了​​-1​​​作为参数，表示根据其他维度的大小自动推断，从而避免了手动计算新的维度大小。

23020

PyTorch入门笔记-拼接cat函数

张量的合并可以使用拼接（Concatenate）和堆叠（Stack）操作实现，其中拼接操作不会产生新的维度，仅在现有维度上合并，而堆叠会创建新的维度。...拼接 在 PyTorch 中，可以通过 torch.cat(tensors, dim = 0) 函数拼接张量，其中参数 tensor 保存了所有需要合并张量的序列（任何Python的序列对象，比如列表、...以包含批量维度的图像张量为例，设张量 A 保存了 4 张，长和宽为 32 的三通道像素矩阵，则张量 A 的形状为 [4, 3, 32, 32]（PyTorch将通道维度放在前面，即 (batch_size...参数 tensors 中所有需要合并的张量必须是相同的数据类型 import torch # 模拟图像张量A a = torch.randint(0, 255, (4, 3, 32, 32)) # 模拟图像张量...element 1. ''' 非合并维度的长度必须一致 「从语法上来说，拼接合并操作可以在任意的维度上进行，唯一的约束是非合并维度的长度必须一致。」

5.4K00

tensors used as indices must be long or byte tensors

这篇博客文章将向您解释这个错误的原因，并为您提供几种解决方法。错误原因这个错误的原因是，PyTorch中的张量索引操作要求使用长整型（Long）或字节型（Byte）张量作为索引。...这样做会将索引张量的数据类型转换为与要索引的张量相匹配的类型。...index_select(dim, index_tensor)​​方法是PyTorch中的一个张量操作方法，可用于从输入张量中按指定维度进行索引选择。...该方法将返回一个新的张量，其中包含了按照给定索引张量指定的位置收集的元素。 具体而言，参数说明如下：​​dim​​：一个整数，表示要在哪个维度上进行索引选择。该值必须在输入张量的有效范围内。​​...index_tensor​​：一个包含索引值的一维整型张量。该张量的形状必须与输入张量中​​dim​​维度的大小相同，或者可以广播到与其大小相同。

30930

PyTorch入门笔记-堆叠stack函数

，批量的维度插在最前面 stack_ab = torch.stack([a, b], dim = 0) print(stack_ab.size()) # torch.Size([2, 3, 32, 32...2]) torch.cat(tensors, dim = 0) 函数有两个约束： 参数 tensors 中所有需要合并的张量必须是相同的数据类型； 非合并维度的长度必须一致 显然 torch.cat...的 和 两个图片张量，沿着第 0 个维度进行合并（通道维度）后的张量形状为 。...参数 tensors 中所有需要合并的张量必须是相同的数据类型 import torch # 模拟图像张量A a = torch.randint(0, 255, (3, 32, 32)) # 模拟图像张量...所有待合并的张量形状必须完全一致 torch.stack 也需要满足张量堆叠合并的条件，它需要所有待合并的张量形状完全一致才可以进行合并。如果待合并张量的形状不一致时，进行堆叠合并会发生错误。

6.4K21

PyTorch入门笔记-index_select选择函数

[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>> # 获取2D张量的第2个维度且索引号为0和1的张量子集(第一列和第二列) >>> print...，因此可以通过 PyTorch 中的高级索引来实现。」...获取 1D 张量 a 的第 1 个维度且索引号为 2 和 3 的张量子集: torch.index_select(a, dim = 0, index = torch.tensor([2, 3]))...a[[2, 3]]； 获取 2D 张量 b 的第 2 个维度且索引号为 0 和 1 的张量子集(第一列和第二列): torch.index_select(b, dim = 1, index = torch.tensor...这也是为什么即使在对输入张量的其中一个维度的一个索引号进行索引 (此时可以使用基本索引和切片索引) 时也需要使用 PyTorch 中的高级索引方式才能与 index_select 函数等价的原因所在；

5.2K20

深度学习框架中的「张量」不好用？也许我们需要重新定义Tensor了

如果在代码中隐藏了这个维度，可能会产生一些本来很容易避免的、讨厌的 bug。 陷阱 2：通过对齐进行广播 张量最有用的地方是它们可以在不直接需要 for 循环的情况下快速执行数组运算。...广播应该通过名称匹配。 转换应该是显式的。 禁止基于维度的索引。 应该保护专用维度。 为了试验这些想法，我建立了一个叫做 NamedTensor 的库。...目前它只用于 PyTorch，但从理论上讲类似的想法也适用于其他框架。 建议 1：分配名称 库的核心是封装了张量的对象，并给每个维度提供了名称。...大多数简单的运算只是简单地保留了命名张量的属性。 建议 2：访问器和归约 名字的第一个好处是可以完全替换掉维度参数和轴样式参数。例如，假设我们要对每列进行排序。...建议 3：广播和缩并 提供的张量名称也为广播操作提供了基础。当两个命名张量间存在二进制运算时，它们首先要保证所有维度都和名称匹配，然后再应用标准的广播。为了演示，我们回到上面的掩码示例。

1.7K20

解决问题使用invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got

())在这个例子中，我们使用了tensor2.squeeze()函数来删除张量tensor2中尺寸为1的维度，从而使得两个张量的尺寸匹配。...张量的尺寸是指张量在每个维度上的大小。在深度学习和机器学习领域中，张量是一种多维数组或矩阵的概念，用于存储和表示数据。张量的尺寸可以用来描述张量在每个维度上的大小以及它们之间的关系。...在PyTorch中，张量的尺寸通常以元组的形式表示。例如，一维张量的尺寸可以表示为(n,)，其中n是张量在该维度上的大小。...张量的尺寸对于许多深度学习任务非常重要，例如构建神经网络模型、调整输入数据的形状和大小、计算损失函数等。在神经网络中，各个层之间的输入和输出张量的尺寸必须匹配，以确保各层之间的连接正确。...这可以通过使用PyTorch提供的相关函数和方法来完成，例如size()方法用于查询张量的尺寸，view()方法用于调整张量的形状。 总而言之，张量的尺寸是指描述张量在每个维度上大小的元组形式。

55910

PyTorch入门笔记-张量的运算和类型陷阱

加、减、乘、除 加、减、乘、除是最基本的数学运算，分别通过 torch.add、torch.sub、torch.mul 和 torch.div 函数实现，Pytorch 已经重载了 +、-、* 和 /...在 PyTorch 中，除数为 0 时程序并不会报错，而是的等于 inf。...这些加、减、乘、除基本的数学运算在 PyTorch 中的实现都比较简单，但是在使用过程中还是需要注意以下几点（下面都以乘法为例，其余三种运算同理）： 参与基本数学运算的张量必须形状一致，或者可以通过广播机制扩展到相同的形状...last): File "/home/chenkc/code/pytorch/test01.py", line 224, in print(x * y) RuntimeError...矩阵乘法要求相乘的张量类型一致； 原地操作由于将运算后的张量赋值给原始张量，但是如果运算后的张量和原始张量的类型不一样，也会抛出错误。

1.8K20

讲解RuntimeError: dimension specified as 0 but tensor has no dimensions

张量的尺寸表示了它的维度（dimension）和维度大小（dimension size）。维度是指张量的轴的数量，维度大小则是每个轴上的元素数量。...例如，一个二维张量有两个维度，分别表示行和列，而每个维度的大小表示行数和列数。 在深度学习中，我们对张量的尺寸进行操作是非常常见的操作。...获取张量的形状：使用 .shape 属性可以获取张量的形状，它返回一个包含各个维度大小的元组。例如，对于一个形状为 (3, 4, 5) 的张量，.shape 将返回元组 (3, 4, 5)。...改变张量的形状：使用 .view() 方法可以改变张量的形状，重新组织元素。这可以用于调整张量的维度大小、扁平化张量、转置等操作。但需要注意的是，改变形状时，张量中的元素数量必须保持不变。...例如，一个形状为 (3, 4) 的张量可以通过 .view(12) 转换为形状 (12,) 的一维张量。扩展维度：使用 .unsqueeze() 方法可以在指定位置添加一个大小为 1 的新维度。

19210

Pytorch中的.backward()方法

RuntimeError: grad can be implicitly created only for scalar outputs 在文档中写道：当我们调用张量的反向函数时，如果张量是非标量(即它的数据有不止一个元素...但是，为什么我们必须将梯度参数传递给backword函数? 要理解这一点，我们需要了解.backward()函数是如何工作的。...如果我们考虑函数y它有n维的输入向量x它有m维的输出。然后计算包含以J表示的所有偏导数的雅可比矩阵: ? v为backword函数提供的外梯度。...当输出张量为标量时，则v_vector的大小为1，即torch.tensor([1.])，可以用值1代替。这样就得到了完整的雅可比矩阵，也就是J@v。...但是了解这些特殊的情况，这有助于了解更多关于pytorch的功能，万一那天用上了呢，对吧。

2.5K20

Automatic differentiation package - torch.autograd

它应该是一个长度匹配的序列，包含雅可比向量积中的“向量”，通常是微分函数w.r.t.对应的张量的梯度(对于所有不需要梯度张量的张量，None都是可接受的值)。...如果张量是非标量的(即它的数据有多个元素)，并且需要梯度，那么函数还需要指定梯度。它应该是一个匹配类型和位置的张量，包含微分函数w.r.t. self的梯度。...重要注意:以前，对返回张量的就地大小/步长/存储更改(例如resize_ / resize_as_ / set_ / transpose_)也会更新原始张量。...它必须接受上下文ctx作为第一个参数，然后是任意数量的参数(张量或其他类型)。上下文可用于存储张量，然后在向后传递期间检索张量。...在微分过程中运行相同的输入时，结果必须完全匹配(默认值为0.0)，或者在此容忍范围内。注意，梯度中的少量非决定论将导致二阶导数的较大误差。

1.4K10

PyTorch入门笔记-masked_select选择函数

中的广播机制，换句话说，传入 mask 参数的布尔张量和传入 input 参数的输入张量的形状可以不相等，但是这两个张量必须能够通过 PyTorch 中的广播机制广播成相同形状的张量； 简单回顾广播机制...比如对于两个张量来说： 如果两个张量的维度不同，则将维度小的张量进行扩展，直到两个张量的维度一样； 如果两个张量在对应维度上的长度相同或者其中一个张量的长度为 1，那么就说这两个张量在该维度上是相容的...由于只需要对布尔张量进行广播，因此只关注布尔张量，首先为布尔张量添加新的维度，最终两个张量的维度都是 2； 由于布尔张量的第一个维度上的长度和输入张量第一个维度上的长度相等，因此第一个维度相容。...布尔张量的第二个维度上的长度为 1，同样在第二个维度上也相同； 布尔张量的两个维度上都是相容的，因此布尔张量可以进行广播； 在布尔张量的第二个维度上进行复制，最终的布尔张量为： 将输入张量和广播后的布尔张量一一对应...，但是布尔张量必须要能够通过广播机制扩展成和输入张量相同的形状；

3.8K20

7 | PyTorch构建模型、损失函数、广播机制

这里先回顾一下大一的线性代数的知识： 对于两个尺寸不相同的矩阵是不能够进行加减运算的； 矩阵的相乘，它只有当左边矩阵的列数和右边矩阵的行数相同时才有意义比如AB(矩阵A乘以矩阵B)，而矩阵的除，我们一般是通过对右边的矩阵...B.其中一个维度的size为1，那么PyTorch会用这个维度上的单个项与另一个张量在这个维度上的每一项进行运算。...C.其中一个维度不存在，也就是一个张量的维度比另一个张量的维度大，那么另一个张量上的所有项将和这些维度上的每一项进行运算。...，这里就给出了一个错误，说这个2和3是不匹配的。...(3, 1, 1) ----> 3 x + y RuntimeError: The size of tensor a (2) must match the size of tensor b (3) at

39430

01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

除上述通用领域的应用外，在一些专业领域的应用也在快速发展，比如医学领域，用PyTorch开发的开箱即用的解决方案nnU-Net[12]： nnU-Net overview 在GIS领域，ESRI官方提供了许多解决方案和预训练模型...例如,[0:2, :]访问第1行和第2行,其中“:”代表沿轴1(列)的所有元素。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。...# 使用矩阵乘法 linear = torch.nn.Linear(in_features=2, # in_features ：匹配输入形状的维度 out_features...torch.stack(tensors, dim=0) 沿着新的维度（dim）连接 tensors 的序列，所有 tensors 必须具有相同的大小。...由于矩阵乘法的规则，如果形状不匹配，就会遇到错误。这些方法可帮助您确保张量的正确元素与其他张量的正确元素混合。

30210

01-PyTorch基础知识：安装PyTorch环境和张量Tensor简介

除上述通用领域的应用外，在一些专业领域的应用也在快速发展，比如医学领域，用PyTorch开发的开箱即用的解决方案nnU-Net[12]： nnU-Net overview 在GIS领域，ESRI官方提供了许多解决方案和预训练模型...例如,[0:2, :]访问第1行和第2行,其中“:”代表沿轴1(列)的所有元素。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。...# 使用矩阵乘法 linear = torch.nn.Linear(in_features=2, # in_features ：匹配输入形状的维度 out_features...torch.stack(tensors, dim=0) 沿着新的维度（dim）连接 tensors 的序列，所有 tensors 必须具有相同的大小。...由于矩阵乘法的规则，如果形状不匹配，就会遇到错误。这些方法可帮助您确保张量的正确元素与其他张量的正确元素混合。

28510

tensorflow语法【zip、tf.tile、tf.truncated_normal、tf.data.Dataset.from_tensor_slices、dataset中shuffle()】

在本例中，第一个维度就是行，第二个维度就是列，因此 b 就变成了 2x6 的矩阵。...注意：tf.tile() 里的第2个参数，例如 [1, 3]，里面有两个元素，它必须与输入的 tensor 的维度一样（2维），如果输入的 tensor 是3维的，那么 tf.tile() 的第2个参数里也必须有...这是因为在除的过程中分母出现0的缘故。...切片的范围是从最外层维度开始的。如果有多个特征进行组合，那么一次切片是把每个组合的最外维度的数据切开，分成一组一组的。...((6, 3)), # 模拟6组数据，每组数据3个特征 np.random.sample((6, 1))) # 模拟6组数据，每组数据对应一个标签，注意两者的维数必须匹配

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