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本篇文章給大家分享的是有關(guān)Pytorch 中怎么實(shí)現(xiàn)多維數(shù)組運(yùn)算,小編覺得挺實(shí)用的,因此分享給大家學(xué)習(xí),希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說,跟著小編一起來看看吧。
1、python 的基本索引規(guī)則
從 0 開始
對(duì)于給定的范圍,如 b = a[m:n], 那么 b 為由 (n-m)個(gè)數(shù)據(jù)組成的新數(shù)組,由 a[m],a[m+1],...,a[n-1] 構(gòu)成。(若 n<m, 得到空)
2、單個(gè) tensor 運(yùn)算,使用 dim 參數(shù)
torch 中對(duì) tensor 的操作方法,若不加 dim 參數(shù)表示對(duì)整體的 tensr 進(jìn)行操作,若增加 dim 參則表示按維操作。
例:
a = [[1,2],[3,4],[5,6]] (torch.tensor) torch.mean(a) => 3.5 torch.mean(a,dim=0) => [1.5, 3.5, 5.5] torch.mean(a,dim=1) => [[3],[4]] torch.mean(a,dim=0) => [3,4] torch.mean(a,dim=1) => [1.5, 3.5, 5.5]
注: torch.mean() 是一個(gè)降維的操作,所以不會(huì)出現(xiàn)在取均值后保持跟原 Tensor 同維的情況。 dim 參數(shù)存在時(shí)降一維,不存在時(shí)得到的是整個(gè) Tensor 的均值。
3、兩個(gè) tensor 運(yùn)算,構(gòu)造對(duì)應(yīng)形狀
以乘法為例:
3.1 矩陣乘向量
a = [[1,2],[3,4],[5,6]] b = [1,1]
計(jì)算乘法 c = a@b
若 a 拓展為 (N,3,2) N 為 batch_size, 計(jì)算 c2 = a@b
若 a,b 同時(shí)拓展, 變成(N, 2),那么需要做一個(gè)變換 b = b.view(N,2,1),計(jì)算 c3 = a@b
3.2 矩陣乘矩陣
a = [[1,2],[3,4],[5,6]] b =[ [1,1],[1,1]]
計(jì)算乘法 c = a@b
若 a 拓展為 (N,3,2) N 為 batch_size, 計(jì)算 c2 = a@b
若 a,b 同時(shí)拓展, 變成(N, 2, 2),計(jì)算 c3 = a@b
以上就是Pytorch 中怎么實(shí)現(xiàn)多維數(shù)組運(yùn)算,小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘9ぷ鲿?huì)見到或用到的。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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