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PyTorch 中的 atleast_

请我喝杯咖啡☕ *备忘录: 我的帖子解释了 atleast_2d()。 我的帖子解释了 atleast_3d(…

请我喝杯咖啡☕

*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() # () 
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以上就是PyTorch 中的 atleast_的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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作者: nijia

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