2.重塑tensor,tensor.view(),只改变显示的视图,不改变原来的shape 此操作相当于把tensor展开成一维数据(数据存储地址是连续的),然后映射一个新的shape, torch.Tensor()区别于torch.tensor(),当输入数值是整型时,前者生成浮点数,后者生成整数 3.维度变换,tensor.permute(),交换维度的位置,同样不会改变原有的shape,...
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,...
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 ...
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
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) ...
Pytorch Tensorflow 数据 pytorch tensor.view,本文主要介绍Pytorch中Tensor的储存机制,在搞懂了Tensor在计算机中是如何存储之后我们会进一步来探究tensor.view()、tensor.reshape()、tensor.reszie_(),她们都是改变了一个tensor的“形状”,但是他们之间又有着些许的不
搬运官网的例子https://pytorch.org/docs/stable/tensor_view.html#tensor-views:在 Pytorch 中对一个张量调用.view方法,得到新的张量和原来的张量是共享内部数据的: >>>t=torch.rand(4,4)>>>b=t.view(2,8)# `t` 和 `b` 共享底层数据>>>t.storage().data_ptr()==b.storage().data_ptr()True#...
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]) 输出: tensor([[1., 2.], [3., 4.],...
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...
pytorch中torch.max和Tensor.view函数⽤法详解 torch.max()1.torch.max()简单来说是返回⼀个tensor中的最⼤值。例如：>>> si=torch.randn(4,5)>>> print(si)tensor([[ 1.1659, -1.5195, 0.0455, 1.7610, -0.2064],[-0.3443, 2.0483, 0.6303, 0.9475, 0.4364],[-1.5268, -1....