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
Pytorch中的view函数主要用于Tensor维度的重构,即返回一个有相同数据但不同维度的Tensor。 根据上面的描述可知,view函数的操作对象应该是Tensor类型。如果不是Tensor类型,可以通过tensor = torch.tensor(data)来转换。 普通用法 (手动调整size) view(参数a,参数b,…),其中,总的参数个数表示将张量重构后的维度。 view...
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...
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]) 输出: tensor([[1., 2.], [3., 4.],...
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。
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...
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...
1.View函数 把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据(这里应该是因为要求地址是连续存储的),然后按照参数组合成其他维度的tensor。比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2,3,4,5,6],因为它们排成一维向量都是6个元素,所以只要view后面的参数一致,得到的结果都是一样...
Pytorch 通过 view 机制可以实现 tensor 之间的内存共享。 而view 机制可以避免显式的数据拷贝,因此能实现快速且内存高效的比如切片和 element-wise 等操作。 全文约 ~4000字&多图预警。 什么是 View 搬运官网的例子 https://pytorch.org/docs/stable/tensor_v...
pytorch中torch.max和Tensor.view函数⽤法详解 torch.max()1.torch.max()简单来说是返回⼀个tensor中的最⼤值。例如：>>> si=torch.randn(4,5)>>> print(si)tensor([[ 1.1659, -1.5195, 0.0455, 1.7610, -0.2064],[-0.3443, 2.0483, 0.6303, 0.9475, 0.4364],[-1.5268, -1....