X.shape=([1,1024,128]),B=1,C=64,Xreshape(B,C,-1),“-1”表示的意义?例如reshape(B,C,1)和 reshape(B,-1,2,C,?通常情况下,对某一张量,调用“-1”数据,即为最后1个维度:
时间: 2023-08-16 18:03:25 浏览: 34
在使用reshape函数进行张量重塑时,如果在新的形状中某一维度上指定为-1,则表示这一维度的大小将根据原始张量的总元素数量和其他指定维度的大小来自动推断出来。例如,如果X的形状为(1, 1024, 128),则X.reshape(B, C, -1)将把X重塑为形状为(1, 64, 2048)的张量,因为在C=64的情况下,剩下的维度大小为2048=(1*1024*128)/(1*64)。
在reshape(B, C, 1)的情况下,最后一维的大小将为1,即每个元素将是一个单独的值。在reshape(B, -1, 2, C)的情况下,第二个维度的大小将被自动推断为1024,因为它是(1*1024*128)/(1*2*64)。如果使用“-1”并不是最后一个维度,那么它将被视为一个错误。
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```python
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```
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假设特征向量 x 和 w 的形状为 [B, C, H, W] 和 [B, C, 1, 1],其中 B, C, H, W 分别表示 batch size、通道数、高度和宽度。可以使用 numpy 库提供的广播(broadcasting)功能来实现 x 和 w 的相乘,具体操作如下:
```python
import numpy as np
x = np.random.randn(1, 512, 72, 126)
w = np.random.randn(1, 512, 1, 1)
z = x * w # 使用广播操作相乘
print(z.shape) # 输出 (1, 512, 72, 126)
```
在这个例子中,x 的形状为 [1, 512, 72, 126],w 的形状为 [1, 512, 1, 1],由于 numpy 的广播规则,当两个数组的形状在某一个维度上相同或其中一个数组在该维度上的长度为 1 时,它们可以进行广播。在这个例子中,w 在第三、第四维度上的长度为 1,因此可以对 x 的第三、第四维度进行广播,使得二者形状一致,然后再进行相乘。最终得到的 z 的形状也是 [1, 512, 72, 126]。