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这5个操作是:
-
expand() -
permute() -
tolist() -
narrow() -
where()
1. expand()
将现有张量沿着值为1的维度扩展到新的维度。张量可以同时沿着任意一维或多维展开。如果你不想沿着一个特定的维度展开张量,你可以设置它的参数值为-1。
注意:只能扩展单个维度
在这个例子中,张量的原始维数是[1,2,3]。它被扩展到[2,2,3]。
2. permute()
这个函数返回一个张量的视图,原始张量的维数根据我们的选择而改变。例如,如果原来的维数是[1,2,3],我们可以将它改为[3,2,1]。该函数以所需的维数顺序作为参数。
在这个例子中,原始张量的维度是[1,2,3]。使用permuting,我将顺序设置为(2,1,0),这意味着新的维度应该是[3,2,1]。如图所示,张量的新视图重新排列了数字,使得张量的维度为[3,2,1]。
当我们想要对不同维数的张量进行重新排序,或者用不同阶数的矩阵进行矩阵乘法时,可以使用这个函数。
3. tolist()
这个函数以Python数字、列表或嵌套列表的形式返回张量。在此之后,我们可以对它执行任何python逻辑和操作。
在这个例子中,张量以嵌套列表的形式返回。
4. narrow()
这个函数返回一个新的张量,这个张量是原来张量的缩小版。这个函数的参数是输入张量、要缩小的维数、起始索引和新张量沿该维数的长度。它返回从索引start到索引(start+length-1)中的元素。
在这个例子中,张量要沿着第2维,也就是最里面的维度缩小。它接受列表中的元素,从索引2开始,到索引3(=2+2 -1,即start+length-1)。
Narrow()的工作原理类似于高级索引。例如,在一个2D张量中,使用[:,0:5]选择列0到5中的所有行。同样的,可以使用torch.narrow(1,0,5)。然而,在高维张量中,对于每个维度都使用range操作是很麻烦的。使用narrow()可以更快更方便地实现这一点。
5. where()
这个函数返回一个新的张量,其值在每个索引处都根据给定条件改变。这个函数的参数有:条件,第一个张量和第二个张量。在每个张量的值上检查条件(在条件中使用),如果为真,就用第一个张量中相同位置的值代替,如果为假,就用第二个张量中相同位置的值代替。
这里,它检查张量a的值是否是偶数。如果是,则用张量b中的值替换,b中的值都是0,否则还是和原来一样。
此函数可用于设定阈值。如果张量中的值大于或小于某一数值,它们可以很容易地被替换。
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