請我喝杯咖啡☕
*備忘錄:
- 我的帖子解釋了 atleast_2d()。
- 我的帖子解釋了 atleast_3d()。
atleast_1d()只需將一個或多個0D或多個D張量從一個或多個0D或多個D張量更改為一個或多個1D張量即可獲得零個或多個元素的一個或多個1D或多個D張量的視圖零個或多個元素,如下所示:
*備忘錄:
- atleast_1d() 可以與 torch 一起使用,但不能與張量一起使用。
- torch 的第一個或多個參數是*張量(必要類型:int、float、complex 或 bool 的張量或元組或 int、float、complex 或 bool 的張量清單):
*備註:
- 如果設定多個張量,則傳回一個張量元組,否則傳回一個張量。
- 不要使用任何關鍵字,例如 *tensors=、tensor 或 input。
- 不設定參數會回傳一個空元組。
import torch tensor0 = torch.tensor(2) # 0D tensor torch.atleast_1d(tensor0) # tensor([2]) tensor0 = torch.tensor(2) # 0D tensor tensor1 = torch.tensor([2, 7, 4]) # 1D tensor tensor2 = torch.tensor([[2, 7, 4], [8, 3, 2]]) # 2D tensor tensor3 = torch.tensor([[[2, 7, 4], [8, 3, 2]], # 3D tensor [[5, 0, 8], [3, 6, 1]]]) tensor4 = torch.tensor([[[[2, 7, 4], [8, 3, 2]], # 4D tensor [[5, 0, 8], [3, 6, 1]]], [[[9, 4, 7], [1, 0, 5]], [[6, 7, 4], [2, 1, 9]]]]) torch.atleast_1d(tensor0, tensor1, tensor2, tensor3, tensor4) torch.atleast_1d((tensor0, tensor1, tensor2, tensor3, tensor4)) # (tensor([2]), # tensor([2, 7, 4]), # tensor([[2, 7, 4], [8, 3, 2]]), # tensor([[[2, 7, 4], [8, 3, 2]], # [[5, 0, 8], [3, 6, 1]]]), # tensor([[[[2, 7, 4], [8, 3, 2]], # [[5, 0, 8], [3, 6, 1]]], # [[[9, 4, 7], [1, 0, 5]], # [[6, 7, 4], [2, 1, 9]]]])) tensor0 = torch.tensor(2) # 0D tensor tensor1 = torch.tensor([2, 7, 4]) # 1D tensor tensor2 = torch.tensor([[2., 7., 4.], # 2D tensor [8., 3., 2.]]) tensor3 = torch.tensor([[[2.+0.j, 7.+0.j, 4.+0.j], # 3D tensor [8.+0.j, 3.+0.j, 2.+0.j]], [[5.+0.j, 0.+0.j, 8.+0.j], [3.+0.j, 6.+0.j, 1.+0.j]]]) tensor4 = torch.tensor([[[[True, False, True], [False, True, False]], [[True, False, True], [False, True, False]]], [[[True, False, True], [False, True, False]], [[True, False, True], [False, True, False]]]]) # 4D tensor torch.atleast_1d(tensor0, tensor1, tensor2, tensor3, tensor4) # (tensor([2]), # tensor([2, 7, 4]), # tensor([[2., 7., 4.], # [8., 3., 2.]]), # tensor([[[2.+0.j, 7.+0.j, 4.+0.j], # [8.+0.j, 3.+0.j, 2.+0.j]], # [[5.+0.j, 0.+0.j, 8.+0.j], # [3.+0.j, 6.+0.j, 1.+0.j]]]), # tensor([[[[True, False, True], [False, True, False]], # [[True, False, True], [False, True, False]]], # [[[True, False, True], [False, True, False]], # [[True, False, True], [False, True, False]]]])) torch.atleast_1d() # ()
以上是PyTorch 中的 atleast_的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

使用NumPy創建多維數組可以通過以下步驟實現:1)使用numpy.array()函數創建數組,例如np.array([[1,2,3],[4,5,6]])創建2D數組;2)使用np.zeros(),np.ones(),np.random.random()等函數創建特定值填充的數組;3)理解數組的shape和size屬性,確保子數組長度一致,避免錯誤;4)使用np.reshape()函數改變數組形狀;5)注意內存使用,確保代碼清晰高效。

播放innumpyisamethodtoperformoperationsonArraySofDifferentsHapesbyAutapityallate AligningThem.itSimplifififiesCode,增強可讀性,和Boostsperformance.Shere'shore'showitworks:1)較小的ArraySaraySaraysAraySaraySaraySaraySarePaddedDedWiteWithOnestOmatchDimentions.2)

forpythondataTastorage,choselistsforflexibilityWithMixedDatatypes,array.ArrayFormeMory-effficityHomogeneousnumericalData,andnumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.listsareversareversareversareversArversatilebutlessEbutlesseftlesseftlesseftlessforefforefforefforefforefforefforefforefforefforlargenumerdataSets; arrayoffray.array.array.array.array.array.ersersamiddreddregro

Pythonlistsarebetterthanarraysformanagingdiversedatatypes.1)Listscanholdelementsofdifferenttypes,2)theyaredynamic,allowingeasyadditionsandremovals,3)theyofferintuitiveoperationslikeslicing,but4)theyarelessmemory-efficientandslowerforlargedatasets.

toAccesselementsInapyThonArray,useIndIndexing:my_array [2] accessEsthethEthErlement,returning.3.pythonosezero opitedEndexing.1)usepositiveandnegativeIndexing:my_list [0] fortefirstElment,fortefirstelement,my_list,my_list [-1] fornelast.2] forselast.2)

文章討論了由於語法歧義而導致的Python中元組理解的不可能。建議使用tuple()與發電機表達式使用tuple()有效地創建元組。 (159個字符)

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