torch.tensor 取值

时间: 2023-08-20 21:08:12 浏览: 108
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Pytorch 之修改Tensor部分值方式

torch.tensor 取值是通过索引来实现的。可以使用方括号[]来指定要取值的位置。例如，如果有一个张量t，可以使用t[i, j来获取第i行第j列的元素。其中i和j分别代表行和列的索引。如果要获取整行或整列的值，可以省略索引的一个维度。例如，可以使用t[i来获取第i行的所有元素，或者使用t[:, j来获取第j列的所有元素。这样就可以实现对张量中特定位置或特定维度的元素进行取值操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Pytorch的gather()和scatter()](https://download.csdn.net/download/weixin_38611230/14910899)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [【深度学习】1.张量tensor（上）](https://blog.csdn.net/qq_49183286/article/details/126925344)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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import torch p=torch.tensor([0.2,0.1,0.7]) torch.multinomial(p,10,replacement=True这段代码为什么没有结果如何修改

p = torch.tensor([0.2, 0.1, 0.7]) samples = torch.multinomial(p, 10, replacement=True) print(samples) 这里将随机抽取 10 个符合多项式分布的样本，并存储在 samples 张量中，然后使用 print 函数...

解释代码 print(x) x = torch.Tensor(x) print(x) y = F.one_hot(x.to(torch.int64), len(captcha_array)) print(y) print(y.shape)

2. x = torch.Tensor(x)：将变量 x 转换为 PyTorch 中的 Tensor 类型。Tensor 是 PyTorch 中最基本的数据类型，它是一个多维数组，可以包含任意数量的维度。 3. print(x)：输出转换后的 x 的值。 4. y = F....

def __init__(self): super(rgb_to_ycbcr_jpeg, self).__init__() matrix = np.array( [[0.299, 0.587, 0.114], [-0.168736, -0.331264, 0.5], [0.5, -0.418688, -0.081312]], dtype=np.float32).T self.shift = nn.Parameter(torch.tensor([0., 128., 128.])) # self.matrix = nn.Parameter(torch.from_numpy(matrix))解释

这个偏移向量是 [0, 128, 128]，这是因为在 JPEG 标准中，Cb 和 Cr 分量的取值范围是 [-128, 127]，而 Y 分量的取值范围是 [0, 255]。 最后，该类定义了另一个名为 matrix 的 PyTorch 可学习参数，该参数是从 ...

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