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
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
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...
若想真正了解 view() 与 reshape() 的区别,要首先去了解 PyTorch 中 Tensor 的存储方式,即张量存储的底层原理。 首先介绍 storage() 这样一个函数: Pytorch中的一个 Tensor 分为头信息区 (Tensor) 和存储区 (Storage)。 信息区主要保存着tensor的形状 (size)、步长 (stride)、数据类型 (type) 等信息。而真...
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。
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。 3、实验代码: 1importnumpy as np2importtorch3a = [[1,2,3],[4,5,6]]#定义一个数组4b = torch.tensor(a)#初始化一个tensor5print("原始数组为:\n{0}\n\n".format(b))6print("reshape(-1),(就是把任何shape的...
reshape([3,4]) tensor([[1., 1., 1., 1.], [2., 2., 2., 2.], [3., 3., 3., 3.]]) > t.reshape([4,3]) tensor([[1., 1., 1.], [1., 2., 2.], [2., 2., 3.], [3., 3., 3.]]) > t.reshape(6,2) tensor([[1., 1.], [1., 1.], [2., 2....
Pytorch中的计算最终都可以归结为Tensor即张量的计算,所以有必要详细学习PyTorch中张量属性与运算梯度。 1 张量 Tensor是PyTorch的基础计算单位,一个张量可以是一个数字、向量、矩阵或任何多维数组。 几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广,比如我们可以将标量视为零阶张量,向量可以视为一阶张量,矩阵就是二阶张量...
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...