tensor

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了tensor相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

初始化

z = torch.Tensor(3,4,2,3,5)  --可以创建多维数组。里面是随机的数。
s = torch.Tensor(2,3):fill(1) --用1填充
t = torch.rand(3,3)
m = torch.zeros(3,3)或者 m = torch.Tensor(3,3):zero()   --第一个zero后面有s,第二个没有

tensor相关信息

z = torch.Tensor(3,4)
x = z:nDimension()  -- 2,tensor多少维
y = z:size()  -- 3和4
t = z:nElement() -- 12

改变tensor里的元素

x = torch.Tensor(5,6):zero()
x[{1,3}] = 1 --第一行第三个元素转换成1
x[ {2, {2,4}} ] = 2 --第二行第二个到第四个元素都转换成1
x[ { {}, 4}] = -1 --从第一行到最后一行,每行的第四个元素都转换成-1

tensor的提取

总说:select是直接提取某一维;narrow是取出某一维并进行裁剪; sub就是取出一块,是对取出的所有维进行裁剪。 
语法 select(dim, index); narrow(dim, index, num); sub(dim1s, dim1e, dim2s, dim2e,…)

x = torch.Tensor(3,4)
i = 0 
x:apply(function()i = i+1 return i end)
--[[
x 为
  1   2   3   4
  5   6   7   8
  9  10  11  12
]]
selected = x:select(1,2)  --第一维的第二个,就是第二行。第一个参数是选择哪一维,第二个参数是选择这一维的哪一个。
narrowed = x:narrow(2,1,2)
--[[ 第二维的第一个到第二个
th> narrowed
  1   2
  5   6
  9  10
]]
subbed = x:sub(1,3,2,3)
--[[ 一维到3为止,二维也到3为止。
th> subbed
  2   3
  6   7
 10  11
]]

 

以上是关于tensor的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

TensorFlow.js:那两个张量相等吗?

PyTorch框架学习 — Tensor(张量)详解

教程 | 如何通过PyTorch上手Tensor Comprehensions?

编程55--代码share&debug14Tensorflow,Pytorch 出现 ‘Tensor‘ object is not callable解决办法

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