dim专题
Pytorch实用教程：pytorch中 argmax(dim)用法详解
argmax(dim) 是 PyTorch 中的一个函数，用于找出指定维度上最大值的索引。argmax 函数是在多维张量上进行操作的，通过 dim 参数可以指定在哪一个维度上查找最大值。 参数解释 dim: 指定要在哪个维度上执行寻找最大值的操作。维度的索引从 0 开始，对应于张量的各个轴。 返回值 返回一个新的张量，包含了指定维度 dim 上每个位置最大值的索引。 使用场景 在深
caffe中deploy文件中的input_shape的dim：10dim：3dim：32dim：32
deploy 文件中的数据层更为简单 layer {name: "data"type: "Input"top: "data"input_param { shape: { dim: 10 dim: 3 dim: 32 dim: 32 } }} 注：shape: { dim: 10 dim: 3 dim: 32 dim: 32 }代表含义： shap
数仓开发：DIM层数据处理
一、了解DIM层 这个就是数仓开发的分层架构 我们现在是在DIM层，从ods表中数据进行加工处理，导入到dwd层，但是记住我们依然是在DIM层，而非是上面的ODS和DWD层。 二、处理维度表数据 ①先确认hive的配置 -- 开启动态分区方案 -- 开启非严格模式 set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; -- 开启动态分区支
K.set_image_dim_ordering(“th“)报错解析
问题 原因 其实就是因为版本更新的缘故。 set_image_dim_ordering(dim_ordering)是用于设置图像的维度顺序的，有2个可选参数： （1）‘th’：即Theano模式，会把通道维放在第二个位置上。 （2）‘tf’：即TensorFlow模式，会把通道维放在最后的位置上。 例：100张RGB三通道的16×32（高为16宽为32）彩色图 th模式下的形式是（10
【Pytorch】成功解决AttributeError: ‘tuple’ object has no attribute ‘dim’
【Pytorch】成功解决AttributeError: ‘tuple’ object has no attribute ‘dim’ 🌈 个人主页：高斯小哥 🔥 高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程👈 希望得到您的订阅和支持~ 💡 创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTor
电商数仓项目----笔记七(数仓DIM层)
所谓的维度层其实就是分析数据的角度，维度层保存的表其实是分析数据的角度，比如： --性别，年龄，品牌，品类 这层的表主要用于统计分析，因此DIM层的数据存储格式为orc列式存储+snappy压缩（时间短） orc列式存储的好处： 查询的时候不需要扫描全部的数据，而只需要读取每次查询涉及的列，这样可以将I/O消耗降低N倍，另外可以保存每一列的统计信息(min、max、sum等
关于pytorch中的dim的理解
今天碰到一个代码看起来很简单，但是细究原理又感觉好像不太通不太对劲，就是多维tensor数据的操作，比如：y.sum(dim=2)，乍一看很简单数据相加操作，但是仔细一想，这里在第3维度的数据到底是横向相加还是纵向相加，带着疑问实验几次就明白了。 首先给个完整的例子： import torchy = torch.tensor([[[1, 2, 3],[4, 5, 6]],[[1, 2,
【PyTorch】torch.mean(), dim=0, dim=1 详解
创建一个tensor,这个tensor是一个元素类型为浮点型的2维数组 import torchs = torch.arange(6,dtype=float).reshape((2,3))print(s)print(s.shape)# 查看tensor的形状tensor([[0., 1., 2.],[3., 4., 5.]], dtype=torch.float64)torch.S
pytorch 中的dim 的作用范围
1. 二维矩阵时 不同的运算， dim 的作用域都是一样的思想； 当数据是二维矩阵时， 可以按照下面的思想理解： 对于矩阵： dim=0 按列操作（沿列向下）。 dim=1 按行操作（跨行）。 解释如下： dim=0 ：这是指张量的第一个维度，通常被视为行。如果您沿此维度应用函数，它将按列处理数据。换句话说，该函数独立地应用于每一列。 dim=1 ：这是指张量的第二维，通常被视
ETL示例解决方案 —— Sakila示例之维度表dim_date和load_dim_time（笔记二）
生成静态维度 本示例的前提是已经配置好sakila数据库和星型模型数据库，具体参考（笔记一） 一、加载维度表dim_date Generate 10 years： 生成10年数据（10*366=3660）； 语言代码（language_code）：en 地区代码（country_code）：gb 开始日期（initial_date）：2000-01-01 还有其他常
IndexError: invalid index of a 0-dim tensor. Use `tensor.item()` in Python
当运行下面代码时出现下面的错误 if iteration%10 == 0:print("===> Epoch[{}]({}/{}): Loss: {:.10f}".format(epoch, iteration, len(training_data_loader), loss.data[0])) 修改建议： 去掉loss.data[0]后面的[0]。 if iteration%10 ==
pytorch数组处理：排序获取前k个（torch.topk(input , k, dim=1)）+ 截取Tensor的几种方法
数组排序并返回前N值 对数组的第n个维度进项排序，并返回排序的前k个元素的values, indices torch.topk(input, k, dim=n, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor) 例：取input的第1维 values, indices = torch.topk(input , 1,