一. view的用法 首先把原先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。 import torch import numpy as np a =np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) a = torch.tensor(a) print(a.size()) 构造了一个2
contiguous一般与transpose,permute,view搭配使用:使用transpose或permute进行维度变换后,调用contiguous,然后方可使用view对维度进行变形(如:tensor_var.contiguous().view() ) rpn loss里是:rpn_cls_score = rpn_cls_score_reshape.permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, 2) contiguous:view只能用在contig...
将Tensor.view(-1) 转为 1D Tensor首先,你可以通过使用 view 方法将 Tensor 转化为一维的 Tensor。然而,这种方法并不直接转化为列表,但可以帮助我们更容易地将 Tensor 转化为列表。 import torch x = torch.rand(2, 3) # 创建一个2x3的Tensor x_flat = x.view(-1) #将Tensor转化为1D Tensor 将1D Ten...
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: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>base=torch.tensor([[0,1],[2,3]])>>>base.is_contiguous()True # transpose ...
我们在使用Pytorch的过程中,必然会接触到 view 这个概念,可能会有用户对它背后的实现原理感兴趣。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。本文内容较长,建议收藏、关注、点赞。
【导读】本文主要内容是,通过图文结合的方式向读者讲解Pytorch的view 机制的原理。 前言 用户在使用 Pytorch 的过程中,必然会接触到 view 这个概念,可能会有用户对它背后的实现原理感兴趣。 Pytorch 通过 view 机制可以实现 tensor 之间的内存共享。 而view 机制...
tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])i.e.torch.view(-1, 参数b),则表示在参数a未知,参数b已知的情况下自动补齐行向量长度,在这个例子中b=3,re总共含有6个元素,则a=6/2=3。2. squeeze()函数squeeze()函数的功能是维度压缩。返回一个tensor(张量),其中 input 中大小为1的所有维都已删除。举...
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...
torch.zeros(2,3,4) #输出: tensor([[[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]], [[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]]]) view是自动计算匹配的! im...
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。