摘要：
在流程图中清晰标注张量形状和维度语义的关键是建立结构化标注规则，既要体现数值变换又要保留语义信息。以下是具体建议： 一、基础形状标注模板 建议格式：[维度1:含义1 | 维度2:含义2 (...)] 示例：[B:32 | C:3 | H:224 | W:224] 二、针对不同操作的标注策略 维度增减 阅读全文
posted @ 2025-03-26 01:15
xiezhengcai
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摘要：
在PyTorch的nn.Linear中，权重矩阵的形状为(out_features, in_features)。这是因为线性变换的实现方式为： 具体来说： 当创建nn.Linear(10, 60)时，in_features=10，out_features=60，因此权重的形状是(60, 10)。 输 阅读全文
posted @ 2025-03-26 00:24
xiezhengcai
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摘要：
好的！在 PyTorch 中，调整张量形状和维度的常用操作包括 torch.view、unsqueeze、reshape、transpose 和 permute。以下是它们的详细对比总结： 1. torch.view 功能：调整张量形状，不改变数据顺序，要求张量是连续的（contiguous）。 特 阅读全文
posted @ 2025-03-26 00:07
xiezhengcai
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