Tensor Ppt revisão 2 Nd Ordem Powerpoint Apresentação
O que eu quero fazer é expandir o tensor a por um tensor b maior e atribuir o índice de tensor selecionado, como [0,2,3] de a, e preencher outro índice [1,4] com zero. # dado forma tensor (2,2) >>> img = tocha.arange(100, 104).view(2,2) tensor([100, 101], [102, 103] >> dst =. Self.expand\ como(outro) é equivalente a self.expand(outro.size()).
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A diferença é que se a dimensão original que você deseja expandir é o tamanho 1, você pode usar tocha.expand() para fazê-lo sem usar memória adicional. Tensor = tocha.tensor (dados, **kwargs) se
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Operação .expand() envolve alguma semântica de transmissão.
Expanda este tensor para o mesmo tamanho dos outros. Por exemplo, digamos que você tem um vetor de função com 16 elementos. Importar tocha # cria tensor x. Quando dizemos repetir numa nova dimensão, é.
O método de expansão permite expandir o tamanho do tensor para um tamanho maior sem alocar nova memória. A operação de extensão usa o atributo Tensor.expand () Como executar operação de expansão em pitorch? Aqui está um exemplo do resultado desejado:
A expansão matricial dos tensores Descarregar o Diagrama Científico
Extensão Matrix de tensores Download Scientific Diagram
Retorna um novo tipo de auto-tensor com dimensões monocromáticas, expandido para um tamanho maior.
Expandir\ como (outro) → tensor ¶ expandir este tensor para o mesmo tamanho que os outros. #t[1] = 9 ## porque u. Por exemplo, eu gostaria de tomar este tensor 2D: Se quiseres dimensionalidade.
Eu gostaria de estender o tensor 2d para o tensor 3d variando qual dimensão se expande em cada linha tensor. Estende o tensor para novas dimensões ao longo do singleton. Self.expand\ como(outro) é equivalente a self.expand(other.size(). @staticmethod def \ new\ (cls, data, ***kwargs):
A expansão matricial dos tensores Descarregar Diagrama Científico
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Olá a todos, estou tentando expandir tocha.tensor como segue:
No pytorch, a função de expansão é uma daquelas ferramentas raras que permite alcançar ambos, especialmente quando se trabalha com memória e eficiência computacional. Pytorch fornece várias características para a repetição do tensor, incluindo tocha. repetir, tocha.repeat\ interleave, e tocha.tile. A maneira mais fácil de expandir tensores com dimensões dummy é inserir nenhum no eixo que você deseja adicionar.
Superfícies de representação do tensor de expansão térmica de cianita em
Superfícies de representação do tensor de expansão térmica de quianite em
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