精华内容
下载资源
问答
  • Pytorch: split() 函数

    千次阅读 2020-08-06 03:11:54
    作用:对tensor在某一dim维度下,根据指定的大小split_size=int,或者list(int)来分割数据,返回tuple元组。 torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0) 注意两个细节:1、当split_size为一个int数时,...

    作用:对tensor在某一dim维度下,根据指定的大小split_size=int,或者list(int)来分割数据,返回tuple元组。

    torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0)
    

    在这里插入图片描述
    注意两个细节:1、当split_size为一个int数时,若不能整除int,剩余的数据直接作为一块。2、当split_size为一个列表时,所有数字的和等于要分割的维度大小。

    #细节1
    import torch
    input = torch.randn(4,10,8)
    output = torch.split(input, 3, dim=1) #3+3+3+1=10,不够的单独作为一块
    print(type(output))
    for chunk in output:
        print(chunk.size)
    >>>
    <class 'tuple'>
    torch.Size([4, 3, 8])
    torch.Size([4, 3, 8])
    torch.Size([4, 3, 8])
    torch.Size([4, 1, 8]) 
    
    #细节2
    import torch
    input = torch.randn(4,10,8)
    split_list = [3, 3, 3, 1]
    output = torch.split(input, split_list, dim=1) #3+3+3+1=10
    print(type(output))
    for chunk in output:
        print(chunk.size())
    >>>
    <class 'tuple'>
    torch.Size([4, 3, 8])
    torch.Size([4, 3, 8])
    torch.Size([4, 3, 8])
    torch.Size([4, 1, 8])
    
    展开全文
  • pytorchsplit->张量划分

    tensor的split方法

                             QQ:3020889729                                                                                 小蔡

    split – 沿指定轴划分

    原型;split(split_size, dim=0)

    • 参数:
    • split_size–对应每一个划分的大小;即按多大来划分
    • ps:当最后一个划分部分不足split_size时,就会相对之前的划分更小
    x = torch.randint(-10, 10, (10, 6))
    # 沿着第0轴,按大小2划分为子tensor(保持其它轴大小和形状)
    print('x.split(2, dim=0):\n', x.split(2, dim=0))
    # 沿着第1轴,按大小2划分为子tensor(保持其它轴大小和形状)
    print('x.split(2, dim=0):\n', x.split(2, dim=1))
    # 沿着第0轴,按大小4和6依次划分子tensor(保持其它轴大小和形状)
    # 切记:使用list进行分割时,torch.sum(list) == torch.sum(x.size())
    print('x.split(2, dim=0):\n', x.split([4, 6], dim=0))
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 关于split和chunk使用与区别: split和chunk 在对比学习代码中,对特征变换使用split和cat组合,可以快速简单调整维度; contrast_feature = torch...pytorch-scatter使用 scatter 可以理解成放置元素或者修改元素 ...

    关于split和chunk使用与区别:
    split和chunk

    在对比学习代码中,对特征变换使用split和cat组合,可以快速简单调整维度;

    contrast_feature = torch.cat(torch.unbind(features, dim=1), dim=0)
    

    unbind使用

    pytorch-scatter使用
    scatter 可以理解成放置元素或者修改元素

    展开全文
  • pytorch 中的 split

    2019-04-02 10:13:00
    Pytorch中的split问题: 1、使用torch.nn.Conv2d中有个参数是groups会将输入的feature map分组,此处需要注意的一点是分组之后各组的feature map的channel数目是相同的。 2、另外一种方式用torch.split函数将输入...

    Pytorch中的split问题:

    1、使用torch.nn.Conv2d中有个参数是groups会将输入的feature map分组,此处需要注意的一点是分组之后各组的feature map的channel数目是相同的。

    2、另外一种方式用torch.split函数将输入的feature map先split,之后再卷积出不同输出channels数目不同的feature maps。

    转载于:https://www.cnblogs.com/yanxingang/p/10640910.html

    展开全文
  • help(torch.split)得到如下形式:简单说就是,split_size_or_sections分为两种形式:int和list split(tensor, split_size_or_sections, dim=0)解释如下: tensor就是设定的输入值,数据类型结构是tensor形式,...
  • 原文链接:https://blog.csdn.net/foneone/article/details/103875250 torch.split() torch.chunk() 区别 两者都是...
  • pytorch

    2019-04-04 16:14:17
    安装 pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl pip3 install torchvision(可视化工具集...pytorch(封装性高于tensorflow) tensor、op、Storage(单一数据类型一维...
  • Pytorch划分数据集的方法

    千次阅读 2019-10-05 14:22:21
    但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能,之前搜索的关键字都是“pytorch split dataset”之类的,但是搜出来还是没有我想要的。结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数torch.utils.data.Subset。...
  • train, val = random_split(dataset, [n_train, n_val]) def random_split(dataset, lengths): r""" Randomly split a dataset into non-overlapping new datasets of given lengths. Arguments: dataset ...
  • Torch版本主要分为四部分,ResNet、ResNeSt、split-attention和ablation split-attention模块也就是下面的图: 上图对应论文中的: ResNet就是基本的resnet的编码: class Bottleneck(nn.Module): 就是对ResNet...
  • x= a.split('/') print(x) print len(x) print x[len(x)-1] 输入结果如下: 在这里,我整理发布了Pytorch中文文档,方便大家查询使用,同时也准备了中文论坛,欢迎大家学习交流! Pytorch中文文档 ...
  • PyTorch

    2019-07-08 22:18:18
    folder = files[i].split('/')[-1].split('.')[0] image = files[i].split('/')[-1] os.rename(files[i], os.path.join(path,'train',folder,image)) # move images from train/dog to valid/dog for folder in ...
  • torch.utils.data.dataset.random_split随机划分后对划分后数据处理 在使用torch.utils.data.dataset.random_split后,生成同属于Dataset类型的Subset类,若想对划分后的训练集(train)和验证集(validation)再...
  • ResNeSt: Split-Attention Networks ...PyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks 1 ResNeSt:注意力分割网络 ResNeSt是基于ResNet,引入了Split-Attention块,可以跨不同的...
  • torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0) tensor:要分的张量 split_size_or_sections: 如果该项参数的值为一个int类型的value值,那么该方法会将tensor划分为同等数量的张量;如果tensor的size...
  • pytorch进阶

    2021-01-21 14:46:36
    目录使用pytorch构建神经网络系列第二章 第二节 pytorch进阶1.Broadcasting2.Merge/split3.数学运算4.属性统计5.Tensor advanced operation 1.Broadcasting key idea: -Insert 1 dim ahead -Expand dims with size...
  • 不用自己写划分数据集的函数,pytorch已经给我们封装好了,那就是torch.utils.data.random_split()。 函数详解 torch.utils.data.random_split(dataset, lengths, generator=<torch._C.Generator object>) ...
  • 目录1 torch.cat()2 torch.split() 1 torch.cat() torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor Concatenates the given sequence of seq tensors in the given dimension. All tensors must either have ...
  • 为了提取苗条模型,我创建了一个带有slim_factor=split_rate ( )的虚拟苗条网络,然后调用utils.nets_utils.extract_slim ( )将拟合假设权重从密集网络复制到苗条网络中。 。 要求 Python 3+ [在3.7上测试] ...
  • 案例: import torch a = torch.rand(size=[3,4]) print(a) out = torch.chunk(a, ...out = torch.split(a, 2, dim=0) print(out) a = torch.rand(size=[6,4]) print(a) out = torch.split(a, [2,4], dim=0) p...
  • 实现对数据集的封装和划分,数据集格式如图所示 import torch import torch.utils.data from torchvision import transforms,datasets 使用ImageFolder去读取,...使用random_split实现数据集的划分,lengths是一个
  • tentor分离:split() 把tensor的某一维度分离成数个维度 import torch x = torch.ones(3, 8, 3, 5, 5) y = torch.split(x, 1, dim=1) # 在第二维度分离 for i in y: print(i.shape)torch print(len(y)) # 分离后为...
  • PyTorch 1

    2021-09-10 14:27:17
    PyTorch (2021.09.10) 1. 基本概念 1.1 Tensor(张量) 操作与Numpy类似 # x=torch.Tensor(5,3) x=torch.rand(5,3) y=x.numpy() #可以和numpy相互转化 z=torch.from_numpy(y) #torch.tensor() 可以同时对array和numpy...
  • PyTorch 中,对张量 (Tensor) 进行拆分通常会用到两个函数: - torch.split [按块大小拆分张量] - torch.chunk [按块数拆分张量] 而对张量 (Tensor) 进行拼接通常会用到另外两个函数: - torch.cat [按已有维度...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 10,290
精华内容 4,116
关键字:

pytorchsplit