AliasBackward : public Function AsStridedBackward : public Function CopyBackwards : public Function DiagonalBackward : public Function ExpandBackward : public Function IndicesBackward0 : public Function IndicesBackward1 : public Function PermuteBackward : public Fu...
according to documentation (https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.as_strided.html), "as_strided" should override the existing strides and offset of the tensor storage (as opposed to other view operations which are composite in nature). Thus, when functionalizating as_strided, we sh...
stride() != copy_param.stride(): with torch.no_grad(): copy_param.set_(copy_param.clone() .as_strided(param.size(), param.stride()) .copy_(copy_param)) copy_param.requires_grad = param.requires_grad else: self._module_copies = [self.module] self.modules_params = [list(...
3, 4],[ 5, 6, 7, 8],[ 9, 10, 11, 12]])# 偏移量为2,所以从3开始计算,行步长为2,所以对应3、5、7,列步长为2# 从每行起始位置向后偏移2位>>>torch.as_strided(x,(3,3),(2,2),2)tensor([[ 3, 5, 7],[ 5, 7, 9],[ 7, 9, 11]]) ...
torch.range(start=0, end, step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor torch.range()的性质和torch.arange()一样,只不过torch.arange()是不包含end的,而torch.range()会包含end,pytorch官方文档警告:为了支持torch.arange(),不支持使用此函数。
TORCH.AS_STRIDED 创建现有torch.tensor输入的视图具有指定的大小、步幅和storage_offset。 x = torch.randn(3, 3) x t = torch.as_strided(x, (2, 2), (1, 2)) t t = torch.as_strided(x, (2, 2), (1, 2), 1) 1. 2. 3. 4. 5. TORCH.FROM_NUMPY 从 numpy.ndarray创建一个张量。
layout 内存中布局形式 , 有strided(默认), sparse_coo(这个通常稀疏矩阵时设置,提高读取效率) 等 device 所在设备 , gpu cpu requires_grad :是否需要梯度 code: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 out_t=torch.tensor([1])t=torch.zeros((3,3),out=out_t)print(t,'\n',out_t)pr...
layout 表示张量在内存中的存储方式,也就是布局。分为 torch.strided(密集张量)和 torch.sparse_coo(稀疏 COO 张量)两种。常用的是 torch.strided,使用stride()方法即可获得张量的内存布局: a 是两行三列的矩阵(二维张量),其布局为(3,1)表示在第一个维度(行)上,走 3 格可以得到下一个元素(下一行的元素...
回顾上面报错的后半句“[torch.FloatTensor [1, 1]], which is output 0 of AsStridedBackward0, is at version 3; expected version 2 instead. ” 有一个[1,1]的tensor(也就是RNN中的隐层输出h)已经是第3版(version)了,而期望的是第2版(version)。这里的版(version)我理解的就是置位操作的次数。
from __future__ import print_function import torch import numpy as np # 常用矩阵创建函数 # torch.tensor(data, dtype) # data 可以是Numpy中的数组 # torch.as_tensor(data) #为data生成tensor。 # torch.from_numpy(ndarray) # torch.empty(size) # torch.empty_like(input) l=[[1,2,3],[4,...