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python - 了解 PyTorch 张量形状

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 20:16:42 24 4
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我有一个关于我们在 PyTorch 中定义的张量形状的简单问题。假设我说:

input = torch.randn(32, 35)

这将创建一个 32 行 35 列的矩阵。
现在,当我定义:
input2 = torch.randn(1,2,32, 35)

关于新矩阵 input2 的维度,我能说些什么?
我如何在这里定义行和列?我的意思是我有两个由张量打包的形状为 32*35 的矩阵吗?

我想更好地理解这背后的几何。谢谢。

最佳答案

将张量形状视为维度包含的列表数量。例如,一个形状为 (4, 4, 2) 的张量将有四个元素,这些元素都包含 4 个元素,而这些元素又包含 2 个元素。

  • 第一个包含 4 个元素。
  • 第二个包含 4 个元素。
  • 第三维包含 2 个元素。

  • enter image description here
    数据如下所示:
    [[[0.86471446, 0.26302726],
    [0.04137454, 0.00349315],
    [0.06559607, 0.45617865],
    [0.0219786, 0.27513594]],

    [[0.60555118, 0.10853228],
    [0.07059685, 0.32746256],
    [0.99684617, 0.07496456],
    [0.55169005, 0.39024103]],

    [[0.55891377, 0.41151245],
    [0.3434965, 0.12956237],
    [0.74908291, 0.69889266],
    [0.98600141, 0.8570597]],

    [[0.7903229, 0.93017741],
    [0.54663242, 0.72318166],
    [0.6099451, 0.96090241],
    [0.63772238, 0.78605599]]]
    也就是说,四元素二元素四元素。

    关于python - 了解 PyTorch 张量形状,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52370008/

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