pytorch 调整某一维度数据顺序的方法

在pytorch中，Tensor是以引用的形式存在的，故而并不能直接像python交换数据那样

a = torch.Tensor(3,4)
a[0],a[1] = a[1],a[0]

# 这会导致a的结果为a=(a[1],a[1],a[2])
# 而非预期的(a[1],a[0],a[2])

这是因为引用赋值导致的，在交换过程，如下所示，当b的值赋值与a的时候，因为tmp指针与a是同一变量的不同名，故而tmp的内容也会变为b。

# 交换a,b
a,b = b,a
# 等价于
tmp = a
a = b #此时，tmp = a= b
b = tmp

故而在我们通过另外一种方式来对其进行交换，通过对下标索引的方式，对其进行交换

a = torch.Tensor(3,4)
index = [1,0,2]
a = a[index]

以上这篇pytorch 调整某一维度数据顺序的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 对PyTorch torch.stack的实例讲解

    不是concat的意思 import torch a = torch.ones([1,2]) b = torch.ones([1,2]) torch.stack([a,b],1) (0 ,.,.) = 1 1 1 1 [torch.FloatTensor of size 1x2x2] 以上这篇对PyTorch torch.stack的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • 对pytorch网络层结构的数组化详解

    最近再写openpose,它的网络结构是多阶段的网络,所以写网络的时候很想用列表的方式,但是直接使用列表不能将网络中相应的部分放入到cuda中去. 其实这个问题很简单的,使用moduleList就好了. 1 我先是定义了一个函数,用来根据超参数,建立一个基础网络结构 stage = [[3, 3, 3, 1, 1], [7, 7, 7, 7, 7, 1, 1]] branches_cfg = [[[128, 128, 128, 512, 38], [128, 128, 128, 512, 19]

  • mac安装pytorch及系统的numpy更新方法

    安装Pytorch 在pytorch官网上选择相应选项,我的是OS X, pip, python2.7, none CUDA. (之所以用python2.7只是觉得现在还有好多代码用2.7写的,用3+版本经常会由于语法更新而报错.而且用3+的话sublime还要配下python3 的building system......) 打开terminal,输入: sudo pip install http://download.pytorch.org/whl/torch-0.3.0.post4-cp2

  • PyTorch CNN实战之MNIST手写数字识别示例

    PyTorch CNN实战之MNIST手写数字识别示例

    简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的. 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层: 输入层:用于数据的输入 卷积层:使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层:由于卷积也是一种线性运算,因此需要增加非线性映射 池化层:进行下采样,对特征图稀疏处理,减少数据运算量. 全连接层:通常在CNN的尾部进行重新拟合,减

  • PyTorch 1.0 正式版已经发布了

    PyTorch 1.0 同时面向产品化 AI 和突破性研究的发展,「我们在 PyTorch1.0 发布前解决了几大问题,包括可重用.性能.编程语言和可扩展性.」Facebook 人工智能副总裁 Jerome Pesenti 曾在PyTorch 开发者大会上表示. 随着 PyTorch 生态系统及社区中有趣新项目及面向开发者的教育资源不断增加,今天 Facebook 在 NeurIPS 大会上发布了 PyTorch 1.0 稳定版.该版本具备生产导向的功能,同时还可以获得主流云平台的支持. 现在,

  • 浅谈pytorch和Numpy的区别以及相互转换方法

    如下所示: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/1/17 16:37 # @Author : Zhiwei Zhong # @Site : # @File : Numpy_Pytorch.py # @Software: PyCharm import torch import numpy as np np_data = np.arange(6).reshape((2, 3)) # numpy 转为 pytorch格式 torch_data = torch.

  • 使用pytorch进行图像的顺序读取方法

    产生此次实验的原因:当我使用pytorch进行神经网络的训练时,需要每次向CNN传入一组图像,并且这些图片的存放位置是在两个文件夹中: A文件夹:图片1a,图片2a,图片3a--图片1000a B文件夹:图片1b, 图片2b,图片3b--图片1000b 所以在每个循环里,我都希望能从A中取出图片Na,同时从B文件夹中取出对应的图片Nb. 测试一:通过pytorch官方文档中的dataloader搭配python中的迭代器iterator dataset = dset.ImageFolder( r

  • pytorch对可变长度序列的处理方法详解

    主要是用函数torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()来进行的,分别来看看这三个函数的用法. 1.torch.nn.utils.rnn.PackedSequence() NOTE: 这个类的实例不能手动创建.它们只能被 pack_padded_sequence() 实例化. PackedSequence

  • pytorch + visdom CNN处理自建图片数据集的方法

    pytorch + visdom CNN处理自建图片数据集的方法

    环境 系统:win10 cpu:i7-6700HQ gpu:gtx965m python : 3.6 pytorch :0.3 数据下载 来源自Sasank Chilamkurthy 的教程: 数据:下载链接. 下载后解压放到项目根目录: 数据集为用来分类 蚂蚁和蜜蜂.有大约120个训练图像,每个类有75个验证图像. 数据导入 可以使用 torchvision.datasets.ImageFolder(root,transforms) 模块 可以将 图片转换为 tensor. 先定义transf

  • pytorch 转换矩阵的维数位置方法

    例如: preds = to_numpy(preds)#preds是[2985x16x2] preds = preds.transpose(2, 1, 0)#preds[2x16x2985] 以上这篇pytorch 转换矩阵的维数位置方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

随机推荐