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,...
若想真正了解 view() 与 reshape() 的区别,要首先去了解 PyTorch 中 Tensor 的存储方式,即张量存储的底层原理。 首先介绍 storage() 这样一个函数: Pytorch中的一个 Tensor 分为头信息区 (Tensor) 和存储区 (Storage)。 信息区主要保存着tensor的形状 (size)、步长 (stride)、数据类型 (type) 等信息。而真...
CV面试题:Pytorch中的view方法和reshape方法有什么区别? 1.当tensor满足连续性条件时,view方法和reshape方法相同;且2种方法都不会对原始tensor的数据产生深拷贝,而是和原始tensor共用存储空间。 2.当tensor不满足连续性条件时,不能直接使用view方法,需先进行t.contiguous()操作,将其变为连续性,再使用view方法。在进行...
在Pytorch操作中，理解和区分reshape、view、transpose、permute和rearrange等函数对于数据的管理和操作至关重要。这些函数虽然都涉及到对张量（Tensor）形状的修改，但它们的使用场景和行为各有特点。首先，让我们聚焦于reshape和view。这两个函数都是用于改变张量的形状，而不改变其数据内容。在实际操作中，它...
在Pytorch中，view方法和reshape方法在处理tensor时有着微妙的区别。当tensor满足连续性条件，即其storage元素的排列顺序与其按行优先的元素排列相同时，两者的效果是相同的，都不会对原始tensor进行深拷贝，而是共享存储空间。然而，当tensor不满足连续性条件时，view方法需要先通过t.contiguous()操作将其转换...
尽管torch.view 和torch.reshape 都用于重塑张量,但以下是它们之间的区别。顾名思义, torch.view 只是创建原始张量的 _视图_。新张量将 始终 与原始张量共享其数据。这意味着如果您更改原始张量,则重塑后的张量也会发生变化,反之亦然。>>> z = torch.zeros(3, 2) >>> x = z.view(2, 3) >>> z.fil...
print("获取第一行:", tensor[0]) # 获取第一行 print("获取第一行第一列的元素:", tensor[0, 0]) # 获取特定元素 print("获取第二列的所有元素:", tensor[:, 1]) # 获取第二列所有元素 # 2. **形状变换操作** print("\n【形状变换】") reshaped = tensor.view(3, 2) # 改变张量形状...
如果数据区的数据与头部数据区的顺序相符,就是连续的 如果将一个tensor转置后,它的索引就会发生变化,此时就是不连续的 view和reshape都可以改变形状 但是如果如果原tensor是连续的,二者没有区别,返回的都是和原数据共享同一区 但是如果tensor是非连续的,那么viem就会报错,而reshape会创建一个新的副本返回 此副本不...
在PyTorch中，`torch.Tensor.view()`与`torch.Tensor.reshape()`都有重塑张量形状的功能，但它们在操作条件和返回值上有区别。`view()`适用于满足连续性条件的张量，操作不会开辟新的内存空间，返回的是与原始张量共享存储空间的视图。`reshape()`则更灵活，它既可以返回视图，也可以在不满足连续性...
tensor([[24., 56., 10.], [20., 30., 40.], [50., 1., 2.], [ 3., 4., 5.]]) reshape 和 view 都是用于改变张量形状的操作,但它们之间有一些关键的区别。 view: view 是一个对张量进行重新视图的方法。 它返回一个新的张量,该张量与原始张量共享相同的数据,但形状可能发生改变。