而除了stride和shape还有storage_offset这个属性也很关键 ,storage_offset这个变量在下面介绍各个 view op 的时候会详细解释,表示张量在访问底层一维数据的时候,的起始偏移量,默认值是0。 而tensor view 机制的本质就是通过操作这三个属性,实现以不同的视角来解析同一段连续的内存。 下一节,将会逐个解读 Pytorch
1.查看Tensor的shape,可以用tensor.size()或tensor.shape 2.重塑tensor,tensor.view(),只改变显示的视图,不改变原来的shape 此操作相当于把tensor展开成一维数据(数据存储地址是连续的),然后映射一个新的shape, torch.Tensor()区别于torch.tensor(),当输入数值是整型时,前者生成浮点数,后者生成整数 3.维度变换,te...
还有一点需要注意的是,Pytorch 中 tensor 还有内存连续和不连续的概念。一般的 tensor 都是连续的,而 view op 则可能会产生内存非连续的 tensor,以transposeop 为例: >>>base = torch.tensor([[0,1],[2,3]]) >>>base.is_contiguous() True # tran...
搬运官网的例子https://pytorch.org/docs/stable/tensor_view.html#tensor-views:在 Pytorch 中对一个张量调用.view方法,得到新的张量和原来的张量是共享内部数据的: >>>t=torch.rand(4,4)>>>b=t.view(2,8)# `t` 和 `b` 共享底层数据>>>t.storage().data_ptr()==b.storage().data_ptr()True#...
二、tensor的stride()属性、storage_offset()属性 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...
1.view() view变换维度,把原先tensor中的数据按行优先的顺序排成一个一维数据,然后按照输入参数要求,组合成其他维度的tensor。 import torch a=torch.Tensor([[[ 1,2,3],[4,5,6]]]) # torch.Size([1, 2, 3]) print(a.view(3,2)) # torch.Size([3, 2]) ...
view()函数中也可以传入-1作为参数。Tensor.view(-1)会让原张量直接展开成一维结构。如果Torch.view(a, b)中,a和b中有一个传入-1,另一个是正常的参数,说明重构张量的其中一个维度已知,另一个(即-1表示的维度)自动计算出来。 如上例中a.view(3, -1)就是已知第一个维度为3,则自动计算出第二个维度为...
PyTorch中的view函数是一种强大的工具,它允许用户在不影响原始数据的前提下,改变张量的形状。在处理多维数据时,这个函数非常有用。首先,我们需要了解张量(Tensor)是PyTorch中用于表示多维数组的一种数据结构。在深度学习中,张量经常用于存储和操作数据。要使用view函数,首先需要导入PyTorch库: import torch 接下来,我们可...
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
在使用Pytorch过程中，我们常常接触一个概念：view。它允许我们对张量进行内存共享，避免了显式数据拷贝，实现快速且内存高效的切片和element-wise操作。本文将深入探讨Pytorch中的Tensor View机制。Pytorch通过view机制实现了张量之间的内存共享，这意味着在执行某些操作时，输出张量和输入张量共享同一段内存。