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...
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 ...
tensor在电脑的储存,分为两个部分(也就是说一个tensor占用了两个内存位置),一个内存储存了这个tensor的形状size、步长stride、数据的索引等信息,我们把这一部分称之为头信息区(Tensor);另一个内存储的就是真正的数据,我们称为存储区 (Storage)。换句话说,一旦定义了一个tensor,那这个tensor将会占据两个内存位置,...
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 ...
在这段代码中,我们使用torch.tensor()函数创建了一个3x4的原始Tensor,其中包含了一些随机的整数值。 步骤2: 创建一个新的视图Tensor AI检测代码解析 # 使用.view()方法创建一个新的视图Tensory=x.view(2,6)print("视图Tensor:")print(y) 1. 2. ...
读文献1. 的faster rcnn的rpn loss计算部分,遇到问题,比如某些函数,找的资料整理: 1、tensor.view(-1) 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,然后按照参数组合成其他维度的tensor。参数只能有一个(-1)用做推理。所以view(-1)的输出是1*?。如果要一列数据,有permute函数,将tensor的维度换...
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...
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。
最后，总结了 Tensor View 机制的强大之处，即通过操作 storage_offset、shape 和 stride 这三个属性，实现以不同视角解析同一段连续内存的高效操作，无需内存拷贝。通过深入理解这些 view 操作的原理，用户能够更灵活地利用 Pytorch 进行高效的数据处理和计算。
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]) ...