contiguous一般与transpose,permute,view搭配使用:使用transpose或permute进行维度变换后,调用contiguous,然后方可使用view对维度进行变形(如:tensor_var.contiguous().view() ) rpn loss里是:rpn_cls_score = rpn_cls_score_reshape.permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, 2) contiguous:view只能用在contig...
pytorch中,view(-1)的作用 view(-1)的作用 一般来说view()就是重新改变张量的维度,但如果view()里只有一个 -1,是什么意思呢? import torcha = torch.randn(3,5,2)print(a)print(a.view(-1)) 结果如下图: 结论 X.view(-1)中的-1本意是根据另外一个数来自动调整维度,但是这里只有一个维度,因此就...
contiguous一般与transpose,permute,view搭配使用:使用transpose或permute进行维度变换后,调用contiguous,然后方可使用view对维度进行变形(如:tensor_var.contiguous().view() ) rpn loss里是:rpn_cls_score = rpn_cls_score_reshape.permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, 2) contiguous:view只能用在contig...
首先把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据(这里应该是因为要求地址是连续存储的),然后按照参数组合成其他维度的tensor。 importtorchimportnumpyasnpa=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])a=torch.tensor(a)print(a.size()) 构造了一个2*3的tensor torch.Size([2,3])tensor([[1,2,3],...
一、view函数 代码: 输出: 解释: 其中参数-1表示剩下的值的个数一起构成一个维度。 如上例中,第一个参数1将第一个维度的大小设定成1,后一个-1就是说第二个维度的大小=元素总数目/第一个维度的大小,此例中为3*4*5*7/1=420. 代码: 输出: 二、max函数 1.torch.max(
对pytorch中x=x.view（x.size（0）,-1）的理解说明 在pytorch的CNN代码中经常会看到 x.view(x.size(0), -1)⾸先，在pytorch中的view()函数就是⽤来改变tensor的形状的，例如将2⾏3列的tensor变为1⾏6列，其中-1表⽰会⾃适应的调整剩余的维度 a = torch.Tensor(2,3)print(a)# tensor([[...
然后按照参数组合成其他维度的tensor。比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,...
view是自动计算匹配的! importtorch a=torch.arange(0,20)#此时a的shape是(1,20)a.view(4,5).shape#输出为(4,5)a.view(-1,5).shape#输出为(4,5)a.view(4,-1).shape#输出为(4,5)a.view(10,-1).shape#输出为(10,2)
I installed the source version of pytorch from github (0.5.0a0+580556d) and I noticed that view(-1) doesn't always flatten a tensor. It seems to work on and off. A could not really deduce a pattern when it does work and when it doesn't. Update: calling contiguous() seems to ...
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...