如何沿给定轴连接张量？_沿轴复制张量的更优雅方法_沿给定索引的维度对张量进行切片 - 腾讯云开发者社区

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序列）：需要连接的张量序列...dim（int，可选参数）：张量连接的维度 out：输出张量例子 >>> x = torch.randn(2, 3) >>> x tensor([[ 0.6580...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

6461 0

PyTorch，TensorFlow和NumPy中Stack Vs Concat | PyTorch系列（二十四）

级联沿着现有轴连接一系列张量，而堆栈则沿着新轴连接一系列张量。这就是全部！这是堆叠和串联之间的区别。但是，这里的描述有些棘手，因此让我们看一些示例，以了解如何更好地理解这一点。...Join Method Where Concatenate Along an existing axis Stack Along a new axis 因此，请确保我们知道如何为给定的张量创建新轴，然后开始堆叠和连接...请注意，每个张量都有一个轴。这意味着cat函数的结果也将具有单个轴。这是因为当我们连接时，我们沿现有的轴进行连接。请注意，在此示例中，唯一存在的轴是第一个轴。...请注意，这三个张量是如何沿着该张量的第一个轴连接的。请注意，我们还可以显式插入新轴，然后直接执行串联。看到这句话是真的。让我们张开所有的张量，向它们添加一个长度为1的新轴，然后沿着第一个轴移动。...现在，假设我们的任务是将这些张量连接在一起以形成三个图像的单批张量。我们是串联还是堆叠？好吧，请注意，在此示例中，仅存在三个维度，对于一个批次，我们需要四个维度。这意味着答案是沿新轴堆叠张量。

2.5K1 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

tf.compat

.): 返回一个张量的指标，该指标给出了张量沿轴的排序顺序。as_dtype(...): 将给定的type_value转换为DType。....): 计算张量x沿轴的累积积。cumsum(...): 沿着轴计算张量x的累积和。custom_gradient(...): 修饰符来定义具有自定义渐变的函数。...fill(...): 创建一个包含标量值的张量。fingerprint(...): 生成指纹值。fixed_size_partitioner(...): 分区器，指定沿给定轴的固定数量的切分。....): 在给定维度上连接一个弦张量。reduce_logsumexp(...): 计算log(sum(exp(一个张量的维度上的元素))。....): 沿指定维连接稀疏张量列表。(弃用参数)sparse_fill_empty_rows(...): 用默认值填充输入二维稀疏张量中的空行。

5.3K3 0

D2L学习笔记01：线性代数

同样，给定具有相同形状的任意两个张量，任何按元素二元运算的结果都将是相同形状的张量。例如，将两个相同形状的矩阵相加，会在这两个矩阵上执行元素加法。...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。...以矩阵为例，为了通过求和所有行的元素来降维（轴0），我们可以在调用函数时指定axis=0。由于输入矩阵沿0轴降维以生成输出向量，因此输入轴0的维数在输出形状中消失。...同样，计算平均值的函数也可以沿指定轴降低张量的维度。...此函数不会沿任何轴降低输入张量的维度。

8642 0

深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列（二）

这意味着以下所有内容：我们有一个矩阵我们有一个二维数组我们有一个二维张量我们在这里介绍阶（rank）这个词，是因为它通常用于深度学习中，指的是给定张量中存在的维数。...假设有个张量是一个2阶的张量，这意味着这个张量有2个维度，或者等价于，张量有 2 个轴。元素被称为存在或沿着轴运行。这个机制受每个轴的长度限制。现在让我们看看轴的长度。...张量的形状张量的形状由每个轴的长度决定，所以如果我们知道给定张量的形状，那么我们就知道每个轴的长度，这就告诉我们每个轴上有多少索引可用。...重构（reshape）张量在我们研究 reshape 张量之前，请回想一下开始重构之前，我们是如何使用下面术语列表的： Shape 6 x 1 number scalar array vector 2d-array...这将为我们提供一个沿第一个轴的数组和沿第二个轴的九个数字。

3.1K4 0

tf.get_variable()函数

如果变量不存在，会根据给定形状和初始值创建变量。...以张量的形式访问这个对象，返回沿分区轴连接的切分。可以使用一些有用的分区器。...可以是初始化器对象，也可以是张量。如果它是一个张量，它的形状必须是已知的，除非validate_shape是假的。...partitioner:可选的callable，它接受要创建的变量的完全定义的TensorShape和dtype，并返回每个轴的分区列表(目前只能分区一个轴)。...aggregation:指示如何聚合分布式变量。可接受的值是在tf.VariableAggregation类中定义的常量。

5.5K2 0

【转】Numpy 数学函数及代数运算

numpy.cumprod(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积乘积。numpy.cumsum(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积总和。...numpy.nancumprod(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积乘积, 将 NaN 视作 1。...numpy.nancumsum(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积总和, 将 NaN 视作 0。numpy.diff(a, n, axis)：计算沿指定轴的第 n 个离散差分。...numpy.trapz(y, x, dx, axis)：使用复合梯形规则沿给定轴积分。...numpy.tensordot(a,b)：求解张量点积。numpy.kron(a,b)：计算 Kronecker 乘积。

1.1K2 0

Numpy 使用教程--Numpy 数学函数及代数运算

numpy.cumprod(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积乘积。 numpy.cumsum(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积总和。 ...numpy.nancumprod(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积乘积, 将 NaN 视作 1。 ...numpy.nancumsum(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积总和, 将 NaN 视作 0。 ...numpy.diff(a, n, axis)：计算沿指定轴的第 n 个离散差分。 numpy.ediff1d(ary, to_end, to_begin)：数组的连续元素之间的差异。 ...numpy.trapz(y, x, dx, axis)：使用复合梯形规则沿给定轴积分。

1.6K2 0

Python学习之numpy——2

concatenate 可以将多个数组沿指定轴连接在一起。...numpy.cumprod(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积乘积。numpy.cumsum(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积总和。...numpy.nancumprod(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积乘积, 将 NaN 视作 1。...numpy.nancumsum(a, axis, dtype)：返回沿给定轴的元素的累积总和, 将 NaN 视作 0。numpy.diff(a, n, axis)：计算沿指定轴的第 n 个离散差分。...numpy.trapz(y, x, dx, axis)：使用复合梯形规则沿给定轴积分。

1.7K5 0

JAX 中文文档（十三）

all(a[, axis, out, keepdims, where]) 测试沿给定轴的所有数组元素是否为 True。...compress(condition, a[, axis, size, …]) 使用布尔条件沿指定轴压缩数组。 concat(arrays, /, *[, axis]) 沿着现有轴连接一系列数组。...cumprod(a[, axis, dtype, out]) 返回沿给定轴的元素的累积乘积。 cumsum(a[, axis, dtype, out]) 返回沿给定轴的元素的累积和。...quantile(a, q[, axis, out, overwrite_input, …]) 计算沿指定轴的数据的第 q 个分位数。 r_ 沿第一个轴连接切片、标量和类数组对象。...squeeze(a[, axis]) 从数组中移除一个或多个长度为 1 的轴。 stack(arrays[, axis, out, dtype]) 沿新轴连接序列的数组。

2321 0

tensorflow教程-基本函数使用1 tf.argmax()简介2 tf.reduce_mean()3 tf.reduce_sum()4 tf.equal()

tf.argmax(input=tensor,dimention=axis) 找到给定的张量tensor中在指定轴axis上的最大值/最小值的位置。...轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax(A, 1))) print("A中沿Y轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax(A, 0))) print...("B中沿X轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax(B, 1))) print("B中沿Y轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax(B, 0))) 结果...A: [[0 1 2] [3 4 5]] A中所有值的平均值为： 2.5 A中沿X轴平均值为： [1 4] A中沿Y轴平均值为： [1 2 3] [Finished in 2.3s] 3 tf.reduce_sum...1 2] [3 4 5]] A中所有值的和为： 15.0 A中沿X轴和为： [ 3 12] A中沿Y轴和为： [3 5 7] [Finished in 2.4s] 4 tf.equal() tf.equal

1.2K6 0

tf.concat

tf.concat( values, axis, name='concat' ) 沿一维串联张量。沿着维度axis连接张量列表values。...Raxis, ...Dn] 其中 Raxis = sum(Daxis(i)) 也就是说，来自输入张量的数据是沿着轴维连接的。输入张量的维数必须匹配，除轴外的所有维数必须相等。...1 2 7 4] [ 2 3 8 4]] [[ 4 4 2 10] [ 5 3 15 11]]] [2 2 4] ------------------ 注意:如果沿着新轴进行连接...要连接的维度。必须在[-rank(values)， rank(values)]范围内。与Python中一样，axis的索引也是基于0的。在[0,rank(values)]范围内的正轴为第轴维数。...负轴表示第axis + rank(values)维 name: 操作的名称(可选) 返回值：由输入张量串联而成的张量

6552 0

tf.math

.): 计算张量x沿轴的累积积。cumsum(...): 沿着轴计算张量x的累积和。digamma(...): 计算导数绝对值的对数divide(...): 计算Python风格的x除以y的除法。...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。....): 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。...unsorted_segment_max(...): 计算张量沿段的最大值。unsorted_segment_mean(...): 沿张量的段计算平均值。...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。7、tf.math.argmax返回一个张量在轴上的最大值的指标。

2.6K1 0

反向传播算法：定义，概念，可视化

如何计算一个代价函数的梯度给定一个函数f，我们想要找到梯度: ? x是一组我们需要它的导数的变量，y是额外的变量，我们不需要它的导数。为了使网络继续学习，我们想要找到代价函数的梯度。...如何计算一个代价函数的梯度给定一个函数f，我们想要找到梯度: ? x是一组我们需要它的导数的变量，y是额外的变量，我们不需要它的导数。为了网络的学习，我们想要找到代价函数的梯度。 ?...梯度而导数或微分是沿一个轴的变化率。梯度是一个函数沿多个轴的斜率矢量。雅可比矩阵有时我们需要找出输入和输出都是向量的函数的所有偏导数。包含所有这些偏导数的矩阵就是雅可比矩阵。...符号对符号导数到目前为止，您已经了解了如何得到神经网络中节点梯度的代数表达式。通过链式法则在张量上的应用和计算图的概念。...如果你考虑神经网络中的所有节点和连接它们的边，你就能想到反向传播所需的计算量随着边的数量线性增加。因为每条边都代表了一条链规则的计算，它将一些节点连接到它的一个父节点。

8143 0

Keras-learn-note(1)

张量的阶数有时候也称为维度，或者轴，轴这个词翻译自英文axis。...譬如一个矩阵[[1,2],[3,4]]，是一个2阶张量，有两个维度或轴，沿着第0个轴（为了与python的计数方式一致，本文档维度和轴从0算起）你看到的是[1,2]，[3,4]两个向量，沿着第1个轴你看到的是...= np.sum(a, axis=1) print(sum0) print(sum1) 如果从坐标系的角度看二维矩阵，所谓的0轴就是沿y轴负方向，1轴沿x轴正方向。...3.data_format 这是一个无可奈何的问题，在如何表示一组彩色图片的问题上，Theano和TensorFlow发生了分歧，’th’模式，也即Theano模式会把100张RGB三通道的16×32（...在Keras 0.x中，模型其实有两种，一种叫Sequential，称为序贯模型，也就是单输入单输出，一条路通到底，层与层之间只有相邻关系，跨层连接统统没有。这种模型编译速度快，操作上也比较简单。

5381 0

Keras-learn-note(2)

4161 0

PyTorch, 16个超强转换函数总结 ! !

cat() torch.cat() 是PyTorch中用于沿指定轴连接张量的函数。它能够将多个张量沿指定维度进行拼接,返回一个新的张量,不会修改原始张量的数据。...[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 使用 cat() 沿指定轴连接张量 z = torch.cat((x, y), dim=0) 参数: tensor...dim(int): 指定沿哪个轴进行连接的维度。...([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 使用 cat() 沿指定轴连接张量 z = torch.cat((x, y), dim=0) print...[ 4, 5, 6], # [ 7, 8, 9], # [10, 11, 12]]) 注意点: 1. dim 参数指定了沿哪个轴进行连接

2701 0

强的离谱，16个Pytorch核心操作！！

cat() torch.cat() 是 PyTorch 中用于沿指定轴连接张量的函数。它能够将多个张量沿指定维度进行拼接，返回一个新的张量，不会修改原始张量的数据。...[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 使用 cat() 沿指定轴连接张量 z = torch.cat((x, y), dim=0) 参数 tensors...dim (int): 指定沿哪个轴进行连接的维度。...([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # 使用 cat() 沿指定轴连接张量 z = torch.cat((x, y), dim=0) print...[ 4, 5, 6], # [ 7, 8, 9], # [10, 11, 12]]) 注意点 dim 参数指定了沿哪个轴进行连接

2721 0

以3D视角洞悉矩阵乘法，这就是AI思考的样子

，就很难直觉地理解：它展示了如何通过沿 j 轴对左侧子表达式分区、沿 i 轴对右侧子表达式分区以及沿 k 轴对父表达式进行分区来并行化一个二元表达式： 4 深入注意力头现在来看看 GPT-2 的注意力头...该振荡的周期各有不同，但一般来说，一开始很短，然后沿序列向下移动而变长（类似地，在给定因果关系的情况下，与每一行的候选注意力 token 的数量相关）。...5a 示例：沿 i 分区为了在实践中并行计算，我们可将输入沿 i 轴划分为块。...我们可以在该工具中可视化这种分区，通过指定将给定轴划分为特定数量的块 —— 在这些示例中将使用 8，但该数字并无特别之处。...这里也给出沿多个轴进行分区的示例。

4026 0

以3D视角洞悉矩阵乘法，这就是AI思考的样子

3824 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

Python|张量创建操作

PyTorch，TensorFlow和NumPy中Stack Vs Concat | PyTorch系列（二十四）

tf.compat

D2L学习笔记01：线性代数

深度学习中关于张量的阶、轴和形状的解释 | Pytorch系列（二）

tf.get_variable()函数

【转】Numpy 数学函数及代数运算

Numpy 使用教程--Numpy 数学函数及代数运算

Python学习之numpy——2

JAX 中文文档（十三）

tensorflow教程-基本函数使用1 tf.argmax()简介2 tf.reduce_mean()3 tf.reduce_sum()4 tf.equal()

tf.concat

tf.math

反向传播算法：定义，概念，可视化

Keras-learn-note(1)

Keras-learn-note(2)

PyTorch, 16个超强转换函数总结 ! !

强的离谱，16个Pytorch核心操作！！

以3D视角洞悉矩阵乘法，这就是AI思考的样子

以3D视角洞悉矩阵乘法，这就是AI思考的样子

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐