최소한 PyTorch에서

커피 한잔 사주세요😄

*메모:

• 내 게시물에서는 atleast_2d()에 대해 설명합니다.
• 내 게시물에서는 atleast_3d()에 대해 설명합니다.

atleast_1d()는 하나 이상의 0D 텐서를 하나 이상의 0D 텐서에서 하나 이상의 1D 텐서로 변경하여 0개 이상의 요소로 구성된 하나 이상의 1D 이상의 D 텐서에 대한 뷰를 얻을 수 있습니다. 아래와 같이 0개 이상의 요소가 표시됩니다.

*메모:

• atleast_1d()는 토치와 함께 사용할 수 있지만 텐서는 사용할 수 없습니다.
• torch의 첫 번째 이상의 인수는 *텐서입니다(필수 유형: int, float, complex 또는 bool 또는 tuple의 텐서 또는 int, float, complex 또는 bool의 텐서 목록): *메모:
  • 두 개 이상의 텐서를 설정하면 텐서 튜플이 반환되고, 그렇지 않으면 텐서가 반환됩니다.
  • *tensors=, tensor, input과 같은 키워드를 사용하지 마세요.
• 인수를 설정하지 않으면 빈 튜플이 반환됩니다.

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()
# ()

위 내용은 최소한 PyTorch에서의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!