tensor在电脑的储存,分为两个部分(也就是说一个tensor占用了两个内存位置),一个内存储存了这个tensor的形状size、步长stride、数据的索引等信息,我们把这一部分称之为头信息区(Tensor);另一个内存储的就是真正的数据,我们称为存储区 (Storage)。换句话说,一旦定义了一个tensor,那这个tensor将会占据两个内存位置,...
view() 操作后的 tensor 和原 tensor 共享存储。 pytorch 中的 torch.reshape() 大致相当于 tensor.contiguous().view()。 x = torch.tensor([[1,2,3]]) x.reshape(3,1) >>> tensor([[1], [2], [3]]) x.view(3,1) # x.view(*[3,1]) >>> ten...
tensor = tensor.reshape(tensor.shape[0], 2, 3)# 将每个批次的数据转换成2,3的形状print(tensor) tensor = tensor.reshape(tensor.shape[0], 6)# 恢复原来的形状print(tensor) 输出是: tensor([[-0.7920, -0.7887, -0.7362, 0.2238, 0.3442, 1.5486], [ 1.7589, -0.3414, 0.4499, -0.0228, 0.4032,...
如何对 Tensor 进行 Reshape
可使用 dim() 方法 获取tensor 的维度。 尺寸:可以使用 shape属性或者size()方法查看张量在每一维的长度,可以使用 view()方法或者reshape() 方法改变张量的尺寸。Pytorch 框架中四维张量形状的定义是 (N, C, H, W)。 张量元素总数:numel() 方法返回(输入)张量元素的总数。 设备:.device 返回张量所在的设备。
PyTorch——(2) tensor基本操作 维度变换 view()/reshape() 改变形状 view()/reshape()等价,参数为需要目标tensor的形状 unsqueeze()增加维度 在指定位置增加一个维度,参数为增加后,被增加维度所在的位置索引 squeeze()压缩维度 只能压缩长度为1的维度,参数为压缩前,被压缩维度的索引...
reshape 方法可能返回的是原始张量的视图或者拷贝,当处理连续存储的张量 reshape 返回的是原始张量的视图,而当处理不连续存储的张量 reshape 返回的是原始张量的拷贝。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>importtorch>>>a=torch.tensor([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])>>># 判断a是否...
如果你需要保持张量中元素的相对位置不变,仅调整张量的维度顺序,那么应该使用transpose;如果你需要改变张量的整体形状而不关心维度的顺序,reshape会是正确的选择。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data=torch.tensor(np.random.randint(0,10,[3,4,5]))print('data shape:',data.size())交换...
要使用torch.reshape()方法改变Tensor的维度,可以使用以下代码: import torch # 创建一个形状为(2, 3)的Tensor x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) #将Tensor改变为形状为(3, 2) x_reshaped = torch.reshape(x, (3, 2)) print(x_reshaped) 复制代码 无论是使用torch.view()方法还...