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...
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...
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,...
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. ...
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]) ...
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 ...
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...
一、张量维度重构函数view() 函数原型 import torch Tensor.view(*shape) → Tensor 1. 2. 返回一个新的张量,它的数据与原张量相同但维度不同。 举例 import torch a = torch.arange(1, 7) print(a) b = a.view(2, 3) print(b) c = a.view(3, -1) ...
简介: view()只能作用于整块内存上的张量,若对于非连续内存上的张量则不可以用该函数处理。也无法对transpose()与permute()等改变后的张量再进行变化。1 张量的数据操作 1.1 torch.reshape()实现数据维度变化 import torch a = torch.tensor([[1,2],[3,4]]) print(torch.reshape(a,(1,-1))) # 将其...