由于原始张量有6个元素,因此第一个维度的大小必须是2才能保持元素数量不变。总之,-1在reshape函数中表示该维度的大小由数据本身决定,以确保总元素数量不变。使用这个参数可以让我们更灵活地调整张量的形状,而无需手动计算每个维度的大小。在实践中,我们可以通过将-1放在不关心的维度或不需要精确计算的维度上,来简化...
在学习PyTorch过程中，可能遇到reshape(-1,1)或reshape(2,-1)这类用法，感到困惑。实际上，这里的-1是一个动态参数，用于自动计算应填充的元素数量。-1的使用与原有张量的元素总数共同决定新形状。举个例子，假设我们有一个四行三列的张量，那么使用reshape(-1,1)后，张量将被重塑为一个行数为四...
最近在学习pytorch,其中看到了reshape(-1,1), reshape(2,-1) 等等诸如此类,不太理解什么意思,经查阅,-1代表n,由另外一个参数和张量里面值的个数共同决定。看代码: 定义一个四行三列的张量,此时-1代表12. …
主要结论:在Pytorch中，View、Reshape和Permute是处理张量形状变换的重要工具。理解它们对于高效操作高维张量至关重要。让我们通过实例来深入解析它们的工作原理。问题1：如果你有50个智能体，每个生成42个6维动作序列，可以使用View将每个智能体的连续7个动作合并。假设actions形状为(42, 50, 6)，目标是变...
行相邻的两个元素,在内存上不相邻了,此为不连续。【1】 .view()方法返回的张量与原张量共享基础数据(存储器,注意不是共享内存地址);.reshape()方法返回的可能是原张量的copy,也可能不是(“When possible, the returned tensor will be a view of input. Otherwise, it will be a copy. Contiguous inputs ...
1、 contiguous https://stackoverflow.com/questions/48915810/pytorch-contiguous https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/89670199 https://www.zhihu.com/question/60321866 view相当于numpy中resize()的功能,但是用法可能不太一样.可以参考:https://blog.csdn.net/york1996/article/details/81949843 ...
https://towardsdatascience.com/getting-started-with-pytorch-part-1-understanding-how-automatic-...