print(a.view(-1)) tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=torch.int32) -1在这里的意思是让电脑帮我们计算,比如下面的例子,总长度是20,我们不想自己算20/5=4,就可以在不想算的位置放上-1,电脑就会自己计算对应的数字,这个在实际搭建网络的时候是很好用的。 import torch a = torch.arange(0,20)...
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# transpose 是 view op# 所以这里没有产生数据搬运>>>t=base.transpose(0,1)# view op 产生的张量可能是不连续的>>>t.is_contiguous...
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...
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 ...
在PyTorch 中,我们常常会遇到 Tensor 数据类型。Tensor 是一个多维数组,它可以用来存储大规模数据。然而,有时候我们可能需要将 Tensor 转化为列表(list),以便于处理或分析。以下是如何将 Tensor 转为 list 的方法。 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 ...
【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...
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...
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...
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。