torch.reshape(x,[-1,-1,28,28])
时间: 2023-10-06 16:09:51 浏览: 45
这行代码使用 PyTorch 中的 `reshape` 函数将张量 `x` 变形为一个新的张量,新张量的维度为 `[-1, -1, 28, 28]`。其中 `-1` 表示该维度的大小将由函数自动推断,以使得原来张量中的元素数量与新张量中的元素数量相同。因此,这行代码的具体作用取决于原来张量的大小。
假设原来张量的大小为 `(m, n)`,则经过 `reshape` 变形后,新张量的大小为 `(p, q, 28, 28)`,其中 `p*q*m*n = 28*28*m*n`。也就是说,`reshape` 的目的是将原来张量中的所有元素重新排列成一个 4 维张量,其中前两维的大小由函数自动推断,后两维的大小都为 28。
需要注意的是,当使用 `-1` 作为某个维度的大小时,该维度的大小必须能够被新张量的总元素数量整除。否则,会抛出异常。
相关问题
torch.reshape -1
`torch.reshape`函数用于重新调整张量的形状。当我们在调用`torch.reshape`时,可以使用参数`-1`来表示该维度的大小应该由张量本身的大小和其他维度来推断出来。
具体来说,如果我们将张量的形状中的某个维度指定为`-1`,PyTorch会根据张量的总元素数量和其他维度的大小自动计算出该维度的大小。
下面是一个示例:
```python
import torch
x = torch.randn(2, 3, 4)
y = torch.reshape(x, (-1, 4)) # 将x重新调整为2行4列的张量
print(y.shape) # 输出: torch.Size([6, 4])
```
在上面的例子中,我们将原始张量`x`的形状从`(2, 3, 4)`调整为`(6, 4)`。通过将第一个维度指定为`-1`,PyTorch根据总元素数量和其他维度的大小确定了第一个维度的大小为6。
注意,使用`-1`来调整形状时,只允许一个维度被指定为`-1`,其他维度必须指定具体的大小。此外,调整后张量的总元素数量必须与原始张量保持一致,否则会引发错误。
center_h = (torch.arange(in_height, device=device) + offset_h) center_w = (torch.arange(in_width, device=device) + offset_w) shift_y, shift_x = torch.meshgrid(center_h, center_w) shift_y, shift_x = shift_y.reshape(-1), shift_x.reshape(-1)
这段代码是用于计算特征图中每个像素点的中心坐标。首先,通过torch.arange函数生成从0到in_height-1和0到in_width-1的两个张量center_h和center_w,其中offset_h和offset_w是偏移值。然后,使用torch.meshgrid函数生成两个矩阵shift_y和shift_x,这两个矩阵的元素分别为center_h和center_w中的所有组合。最后,通过reshape函数将shift_y和shift_x从矩阵形式转化为一维向量。这样就得到了特征图中每个像素点的中心坐标。