x = torch.arange(12,dtype=torch.float32).reshape((3,4)) y = torch.tensor([[2.0,1,4,3],[1,2,3,4],[4,3,2,1]]) before = id(y) y = x + y print(id(y) == before) # 运行操作后,赋值后的y的id和原来的id不一样 ''' False ''' import torch x = torch.arange(12,dtype...
pytorch中reshape函数 PyTorch中的reshape函数是用于改变张量形状的函数。它允许我们在不改变张量元素数量的情况下,改变张量的维度和形状。 PyTorch中的reshape函数的语法如下: ```python torch.reshape(input, shape) ``` 其中,input是要改变形状的张量,shape是一个元组,用于指定新的张量形状。 下面是一个示例: ``...
reshape() 函数: 用于在不更改数据的情况下为数组赋予新形状。 view Tensor.view(*shape) → Tensor torch中,view() 的作用相当于numpy中的reshape,重新定义矩阵的形状,用法不一样 importtorcha=torch.arange(6)aa=torch.reshape(a,(1,6))aaa=torch.reshape(a,(-1,))# aaaa = torch.reshape(a, (,-1...
但是reshape 方法更强大,可以认为:a.reshape = a.view() + a.contiguous().view() 即:在满足 Tensor 连续性条件时,a.reshape 返回的结果与 a.view() 相同,否则返回的结果与a.contiguous().view() 相同。 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.reshape.html#torch.Tensor.reshapepytor...
view / reshapeview和reshape函数用于将张量重塑为不同的形状。它们接受一个或两个整数元组作为参数,表示新的形状。例如,如果我们有一个形状为(2, 3)的二维张量,我们可以使用view或reshape函数将其重塑为形状为(6,)的一维张量,如下所示: x = torch.randn(2, 3) y = x.view(-1) # 或者 y = x.reshape...
在pytorch中文文档说到一个tensor必须是连续的,才能使用view函数。事实上是不对的,根据最新的英文文档和笔者的实际实践,非连续的tensor也可以使用view函数。比如: >>>a = torch.arange(12).reshape(3,4) >>>a tensor([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], ...
简介: view()只能作用于整块内存上的张量,若对于非连续内存上的张量则不可以用该函数处理。也无法对transpose()与permute()等改变后的张量再进行变化。1 张量的数据操作 1.1 torch.reshape()实现数据维度变化 import torch a = torch.tensor([[1,2],[3,4]]) print(torch.reshape(a,(1,-1))) # 将其...
在PyTorch中,有两种方法可以使用reshape函数来改变张量的形状: 使用.view()方法: importtorch# 创建一个大小为(2, 3)的张量x=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])# 使用view方法将张量的形状改变为(3, 2)y=x.view(3,2)print(y) 输出:
pytorch之reshape() 1、说明: reshape()和numpy.reshape()函数的作用是,重塑的数组的shape。 2、注意:(参考链接1:Python中reshape函数参数-1的意思?) python默认是按行取元素。 参数-1,表示模糊reshape的意思。 比如:reshape(-1,3),固定3列 多少行不知道。
reshape 函数也用于改变张量形状。 与view 不同,reshape 返回一个新的张量,而不共享原张量的数据。它总是返回一个新的张量,即使数据在内存中是连续的。 reshape 允许在元素数量相同的情况下改变形状,因为它可以自动推断缺失的维度大小。 6、take() take会根据给定的索引选择张...