在reshape函数中,可以使用-1作为参数,表示该维度的大小由数据本身决定。具体来说,-1会自动计算为保持原始数据总元素数量不变的值。下面是一个简单的例子来解释这个概念:假设我们有一个形状为(3, 4)的2D张量,即包含3行和4列: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 这个张量包含12个元素。现在我们要将其重塑为...
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. …
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...
1. PyTorch张量的底层存储方式 在PyTorch中,张量的头信息(包括张量名、形状等信息)和实际的数据是分开存储的。在数据区,无论张量的维度、形状如何,都是按照一维、连续的方式进行存储的,可以通过张量的storage()来查看张量的数据区: import torch a = torch.ar
1. 两者相同之处 view()和reshape()在pytorch中都可以用来重新调整tensor的形状。 2. 两者不同之处 1). view()产生的tensor总是和原来的tensor共享一份相同的数据,而reshape()在新形状满足一定条件时会共享相同一份数据,否则会复制一份新的数据。
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 因此,如果是连续的物理空间下,就使用view比较节省空间;如果是不连续的情况下,两种方法使用的效果是一样的——都会开辟新的空间 a.reshape = a.view() & a.contiguous().view() 当是有序的时等价于前者;当是无序的时等价于后者 ...
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 ...
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)，目标是变为(6, 7...
https://towardsdatascience.com/getting-started-with-pytorch-part-1-understanding-how-automatic-...