pytorch 常見函式理解

>>> a = torch.tensor([[1,2],[3,4]])

>>> a
tensor([[ 1., 2.],
[ 3., 4.]])
>>> torch.gather(a,1,torch.longtensor([
... [0,0],
... [1,0]]))
tensor([[ 1., 1.],
[ 4., 3.]])
#1代表按照第1維度進行計算
#第一維也就是按照行，第一行[0,0]代表，新的tensor的第一行的兩個元素，分別是a第一行的的第0個和第0個元素
#第一維也就是按照行，第二行[1,0]代表，新的tensor的第二行的兩個元素，分別是a第二行的第1個和第0個元素
>>> torch.gather(a,0,torch.longtensor([
... [0,0],
... [1,0]]))
tensor([[ 1., 2.],
[ 3., 2.]])
#0代表按照第0維度進行計算
#第0維也就是按照列，第二列[0,0]代表，新的tensor的第二列的兩個元素，分別是a第二列的第0個和第0個元素

import torch

a=torch.randn(2,1,1,3)
print(a)
print(a.squeeze())

tensor([[[[-0.2320, 0.9513, 1.1613]]],

[[[ 0.0901, 0.9613, -0.9344]]]])
tensor([[-0.2320, 0.9513, 1.1613],
[ 0.0901, 0.9613, -0.9344]])tensor([[-0.2320, 0.9513, 1.1613],
[ 0.0901, 0.9613, -0.9344]])

import torch

x=torch.randn(2,2,1)
print(x)
y=x.expand(2,2,3)
print(y)

輸出：

tensor([[[ 0.0608],

[ 2.2106]],
[[-1.9287],
[ 0.8748]]])
tensor([[[ 0.0608, 0.0608, 0.0608],
[ 2.2106, 2.2106, 2.2106]],
[[-1.9287, -1.9287, -1.9287],
[ 0.8748, 0.8748, 0.8748]]])

size為（m,n,d）的張量，dim=1時，輸出為size為（m,d）的張量

import torch

a=torch.tensor([[[1,2,3],[4,8,12]],[[1,2,3],[4,8,12]]])
print(a.sum())
print(a.sum(dim=1))

tensor(60)

tensor([[ 5, 10, 15],
[ 5, 10, 15]])

import torch

a=torch.tensor([[[1,2,3],[4,8,12]],[[1,2,3],[4,8,12]]])
print(a.is_contiguous)
print(a.contiguous().view(4,3))

tensor([[ 1, 2, 3],

[ 4, 8, 12],
[ 1, 2, 3],
[ 4, 8, 12]])

import torch

import torch.nn.functional as f
a=torch.tensor([[1.,1],[2,1],[3,1],[1,2],[1,3]])
b=f.softmax(a,dim=1)
print(b)

tensor([[ 0.5000, 0.5000],

[ 0.7311, 0.2689],
[ 0.8808, 0.1192],
[ 0.2689, 0.7311],
[ 0.1192, 0.8808]])

import torch

a=torch.tensor([[.1,.2,.3],
[1.1,1.2,1.3],
[2.1,2.2,2.3],
[3.1,3.2,3.3]])
print(a.max(dim=1))
print(a.max())

(tensor([ 0.3000, 1.3000, 2.3000, 3.3000]), tensor([ 2, 2, 2, 2]))

tensor(3.3000)

import torch

a=torch.tensor([[.1,.2,.3],
[1.1,1.2,1.3],
[2.1,2.2,2.3],
[3.1,3.2,3.3]])
print(a.argmax(dim=1))
print(a.argmax(dim=0))
print(a.argmax())

tensor([ 2, 2, 2, 2])

tensor([ 3, 3, 3])
tensor(11)

SetBkMode函式理解

輸出的字串時，發現存在背景色，這樣的輸出是破壞背景的。那需要使用什麼方法來保持背景不變，而又能輸出紅色的字串呢？比如按鈕的文字顏色是黑色的，而背景是灰色的。這就需要使用setbkmode函式來設定drawtext函式的輸出方式，顯示裝置共有兩種輸出方式 opaque和transparent。opaq...

OpenGl glenable 函式理解

glenable 用於啟用各種功能。功能由引數決定。與gldisable相對應。gldisable是用來關閉的。兩個函式引數取值是一至的。引數說明 void glenable glenum cap glenum 是unsigned int 型別 cap 是乙個取值。由值決定啟用的功能鍵。各種功能請看...

get函式理解

include include include includeusing namespace std int main char next do cin.get next cout 輸入 to be or not to be 輸出 to be or not to be 其實剛開始我很不理解為什麼輸出...