>>> import numpy as np>>> a = np.arange(12).reshape(3,4)>>> aarray([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]])>>> type(a)<clas... 提出多维 矩阵 中重复的元素 param lists : 多个列表组成的 矩阵 , [[1, 2, 3], [2, 3, 4], [4, 5, 6]] return : 重复数据组成的字段，键为重复的数据，值为出现的次数 例如 {"1": 10, "2": 4,......} a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b = np.array([[2,2,3],[4,5,6]]) c = np.array([[3,2,3],[4,5,6]]) print(' 矩阵 a：\n',a) print('维数：',a.shape) com = np.array([a,b,c]) print(. preds = to_numpy(preds)#preds是[2985x16x2] preds = preds.transpose(2, 1, 0)#preds[2x16x2985] 以上这篇pytorch 转 换 矩阵 的维数位置方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:对pytorch网络层结构的数组化详解pytorch对可变长度序列的处理方法详解pytorch 调整某一维度数据顺序的方法对PyTorch torch.stack的实例讲解使用pytorch进行图像的顺序读 存在多个独立的维度大小相同的 二维 数组（ 矩阵 或者经纬度网格），将其合并为一个 三维 数组（ 矩阵 ），合并后的 三维 数组（ 矩阵 ）的某一维（如第一维）为 矩阵 的个数。 形象一点来举个例子 现在有三个4x4的 二维 数组a,b,c，想要将其合并为一个3x4x4的 三维 数组 1、通过np.array([a,b,c]),变相的达到拓展维度的结果 2、通过np.vstack()先按顺序垂直地(逐行)堆栈数组，然后reshape为（3，4，4）的 三维 数组 3、先构建一个空的 三维 数组，再将每一个 二维 数组填入