PyTorch 中的 atleast_
来源:dev.to
2024-12-31 17:48:39
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*备忘录:
- 我的帖子解释了 atleast_2d()。
- 我的帖子解释了 atleast_3d()。
atleast_1d()只需将一个或多个0d或多个d张量从一个或多个0d或多个d张量更改为一个或多个1d张量即可获得零个或多个元素的一个或多个1d或多个d张量的视图零个或多个元素,如下所示:
*备忘录:
- atleast_1d() 可以与 torch 一起使用,但不能与张量一起使用。
- torch 的第一个或多个参数是*张量(必需类型:int、float、complex 或 bool 的张量或元组或 int、float、complex 或 bool 的张量列表):
*备注:
- 如果设置多个张量,则返回一个张量元组,否则返回一个张量。
- 不要使用任何关键字,例如 *tensors=、tensor 或 input。
- 不设置参数会返回一个空元组。
import torch tensor0 = torch.tensor(2) # 0D tensor torch.atleast_1d(tensor0) # tensor([2]) tensor0 = torch.tensor(2) # 0D tensor tensor1 = torch.tensor([2, 7, 4]) # 1D tensor tensor2 = torch.tensor([[2, 7, 4], [8, 3, 2]]) # 2D tensor tensor3 = torch.tensor([[[2, 7, 4], [8, 3, 2]], # 3D tensor [[5, 0, 8], [3, 6, 1]]]) tensor4 = torch.tensor([[[[2, 7, 4], [8, 3, 2]], # 4D tensor [[5, 0, 8], [3, 6, 1]]], [[[9, 4, 7], [1, 0, 5]], [[6, 7, 4], [2, 1, 9]]]]) torch.atleast_1d(tensor0, tensor1, tensor2, tensor3, tensor4) torch.atleast_1d((tensor0, tensor1, tensor2, tensor3, tensor4)) # (tensor([2]), # tensor([2, 7, 4]), # tensor([[2, 7, 4], [8, 3, 2]]), # tensor([[[2, 7, 4], [8, 3, 2]], # [[5, 0, 8], [3, 6, 1]]]), # tensor([[[[2, 7, 4], [8, 3, 2]], # [[5, 0, 8], [3, 6, 1]]], # [[[9, 4, 7], [1, 0, 5]], # [[6, 7, 4], [2, 1, 9]]]])) tensor0 = torch.tensor(2) # 0D tensor tensor1 = torch.tensor([2, 7, 4]) # 1D tensor tensor2 = torch.tensor([[2., 7., 4.], # 2D tensor [8., 3., 2.]]) tensor3 = torch.tensor([[[2.+0.j, 7.+0.j, 4.+0.j], # 3D tensor [8.+0.j, 3.+0.j, 2.+0.j]], [[5.+0.j, 0.+0.j, 8.+0.j], [3.+0.j, 6.+0.j, 1.+0.j]]]) tensor4 = torch.tensor([[[[True, False, True], [False, True, False]], [[True, False, True], [False, True, False]]], [[[True, False, True], [False, True, False]], [[True, False, True], [False, True, False]]]]) # 4D tensor torch.atleast_1d(tensor0, tensor1, tensor2, tensor3, tensor4) # (tensor([2]), # tensor([2, 7, 4]), # tensor([[2., 7., 4.], # [8., 3., 2.]]), # tensor([[[2.+0.j, 7.+0.j, 4.+0.j], # [8.+0.j, 3.+0.j, 2.+0.j]], # [[5.+0.j, 0.+0.j, 8.+0.j], # [3.+0.j, 6.+0.j, 1.+0.j]]]), # tensor([[[[True, False, True], [False, True, False]], # [[True, False, True], [False, True, False]]], # [[[True, False, True], [False, True, False]], # [[True, False, True], [False, True, False]]]])) torch.atleast_1d() # ()
今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~
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