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...
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 ...
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...
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 ...
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。
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...
tensor是深度学习中非常实用的数据类型,PyTorch包含了一些可以操作tensor的工具,比如重塑、维度变换、维度压缩(不考虑内存底层的具体情况),这些操作都不改变tensor原本的shape。 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 ...
tensor([1, 2, 3]) print(tensor)输出如下:tensor([1, 2, 3])如果你有一个 NumPy 数组,可以使用 torch.from_numpy() 将其转换为张量:实例 import numpy as np np_array = np.array([1, 2, 3]) tensor = torch.from_numpy(np_array) print(tensor)...
一、tensor分类 从接口的角度分类 从存储的角度分类 二、创建Tensor 在PyTorch中新建tensor的方法有很多,具体如下: 三、常用Tensor操作 通过tensor.view方法调整tensor的形状,但必须保证调整前后元素总数一致。view不会修改自身的数据, 返回的新tensor与源tensor共享内存,即更改其中一个,另一个也随之改变。