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...
pytorch reshape函数 pytorch的reshape,1.N维数组①机器学习用的最多的是N维数组,N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。 2.创建数组①创建数组需要:形状、数据类型、元素值。 3.访问元素①可以根据切片,或者间隔步长访问元素。②[::3,::2]是每隔3行、2
RuntimeError: view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(...) instead. 1. 这是因为假设我们希望通过b.view((12,))得到逻辑上连续的1维tensor([0, 4, 8, 1, 5, 9, 2, 6, 10, 3, 7, ...
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、 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-...
🐛 Describe the bug Repo import torch import torch._dynamo import numpy as np class MyModule(torch.nn.Linear): def __init__(self): super().__init__(np.array([4, 4, 1]).prod(), np.array([4, 4, 1]).prod()) def forward(self, x): # return x.reshape(1, self.in_feature...