x = x.reshape(-1, 126, 130).permute(0, 2, 1)
时间: 2023-08-22 12:10:03 浏览: 41
这是一个PyTorch中的操作,将一个形状为 (n, 126 * 130) 的张量 x 重新调整为形状为 (n, 126, 130) 的三维张量,并且将第二个和第三个维度交换位置。其中,-1 表示该维度的大小由其他维度自动推断得出。具体来说,reshape(-1, 126, 130) 将 x 的第一个维度调整为 n,并将剩余的元素按照 126 行 130 列重新排列;permute(0, 2, 1) 将第一个维度不变,将第二个维度(原来的列数)与第三个维度(原来的行数)交换位置。
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x = x.reshape(1, -1, *x.shape[2:]) w = w.reshape(-1, in_channels, kh, kw) x = conv2d_gradfix.conv2d(input=x, weight=w.to(x.dtype), padding=padding, groups=batch_size) x = x.reshape(batch_size, -1, *x.shape[2:]) return x
这段代码是一个卷积操作的过程,具体的步骤如下:
1. 第一行代码`x = x.reshape(1, -1, *x.shape[2:])`将输入张量`x`进行形状变换,将其变为一个三维张量。新的形状为`(1, -1, *x.shape[2:])`,其中`-1`表示根据原始张量自动计算该维度的大小。
2. 第二行代码`w = w.reshape(-1, in_channels, kh, kw)`将权重张量`w`进行形状变换,将其变为一个四维张量。新的形状为`(-1, in_channels, kh, kw)`,其中`-1`表示根据原始张量自动计算该维度的大小,`in_channels`表示输入通道数,`kh`和`kw`表示卷积核的高度和宽度。
3. 第三行代码`x = conv2d_gradfix.conv2d(input=x, weight=w.to(x.dtype), padding=padding, groups=batch_size)`进行卷积操作。这里调用了一个名为`conv2d_gradfix.conv2d`的函数,它接受输入张量`x`、权重张量`w`以及一些其他参数(如填充padding和分组groups),并返回卷积后的结果。
4. 第四行代码`x = x.reshape(batch_size, -1, *x.shape[2:])`将卷积结果张量重新变换为一个三维张量。新的形状为`(batch_size, -1, *x.shape[2:])`,其中`batch_size`表示批量大小,`-1`表示根据原始张量自动计算该维度的大小。
最后,函数返回经过卷积操作后的结果张量`x`。
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解释 y = sdata[i, :] y = y.reshape(-1, 1) M = M.reshape(-1, 1)
这段代码的作用是将数据集中的某一行数据(即sdata中的第i行)赋值给变量y,并将y转换为一列(即将其形状从一行多列转换为一列多行)。同时,将变量M也转换为一列。
具体而言,sdata[i, :]表示取sdata中第i行的所有列数据,即将第i行数据赋值给y。y.reshape(-1, 1)中的-1表示根据数组的大小自动确定行数,1表示将数据转化为一列。同理,M.reshape(-1, 1)也是将M转化为一列。