为了更好的解释tensor的reshape(),以及view()的操作,我们还需要了解下tensor的stride属性。刚才上面我们提到了,tensor为了节约内存,很多操作其实都是在更改tensor的头信息区(Tensor),因为头信息区里面包含了如何组织数据,以及从哪里开始组织。其中stride()和storage_offset()属性分别代表的就是步长以及初始偏移量。 storag...
本质上等效于使用reshape(-1)或view(-1)。 示例: import torch # 创建一个三维张量 t = torch.tensor([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) # 拉平成一维张量 t_flatten = torch.flatten(t) print(t_flatten) 输出: tensor([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8...
PyTorch 张量(Tensor) 张量是一个多维数组,可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数据结构。 在 PyTorch 中,张量(Tensor)是数据的核心表示形式,类似于 NumPy 的多维数组,但具有更强大的功能,例如支持 GPU 加速和自动梯度计算。 张量支持多种数据类型(整型、浮点
Tensor的视图 所谓视图就是张量在内存中的存储总是一定的,但是不一样的人看到的张量的形状是不一样的,“横看成岭侧成峰,远近高低各不同” 两种改变张量视图的方法 view:要求张量在内存中是连续存储的,操作速度较快 reshape:不要求张量是连续存储的,操作速度相对较慢 a = torch,tensor([[1., 2.], [5.,...
Tensor是Pytorch中最基本的一种数据抽象,它类似于C或numpy中的数组,可以有多个维度。张量也可以在GPU上使用以提高性能。
在满足 tensor 连续性条件(contiguous)时,a.reshape() 返回的结果与a.view() 相同,都不会开辟新内存空间;不满足contiguous时, 直接使用 view() 方法会失败,reshape()依然有用,但是会重新开辟内存空间,不与之前的 tensor 共享内存,即返回的是”副本“(等价于先调用contiguous()方法再使用view()方法)。
经常会使用的“压扁”函数:torch.squeeze(input)压缩成1维。注意,压缩后的tensor和原来的tensor共享地址 改变形状:torch.reshape(input, shape)以及tensor.view(shape). 前者是把tensor作为函数的输入,后者是任何tensor的函数。实际上,二者的返回值,都只是让我们从另一种视角看某个tensor,所以不会改变本来的形状,除非...
6 对数据进行变形:tensor.reshape() 1 根据维度提取子集 1.0 原始数据情况 import torch ### 先看一下原始数据 a = torch.tensor([[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]], [[-1,-2,-3,-4],[-5,-6,-7,-8],[-9,-10,-11,-12]]], dtype=float) print...
一、Tensor变形Tensor变形是指改变Tensor的形状,而保持数据不变。PyTorch提供了多种方法来改变Tensor的形状,如view()、reshape()、transpose()等。 view()方法:使用view()方法可以按需创建具有所需形状的Tensor。它返回一个新的Tensor,该Tensor具有指定的形状,并保持原始数据不变。示例: import torch x = torch....
pytorch bmm函数维度是1输出变的不同 pytorch tensor维度,一、TensorTensor是Pytorch中重要的数据结构,可以认为是一个高维数组。Tensor可以是一个标量、一维数组(向量)、二维数组(矩阵)或者高维数组等。Tensor和numpy的ndarrays相似。importtorchast构建矩阵:x=t.Ten