而除了stride和shape还有storage_offset这个属性也很关键 ,storage_offset这个变量在下面介绍各个 view op 的时候会详细解释,表示张量在访问底层一维数据的时候,的起始偏移量,默认值是0。 而tensor view 机制的本质就是通过操作这三个属性,实现以不同的视角来解析同一段连续的内存。 下一节,将会逐个解读 Pytorch 中...
view(6,) # 创建一个新的张量 z = x + x_view # 正确!现在x和z是相关的了! 另一个重要的注意事项是,使用view函数时,原始张量和新的张量必须具有相同的元素总数。例如,如果原始张量有n个元素,那么新的张量也必须有n个元素。这是因为view函数实际上是在不改变数据的情况下重新排列了元素的顺序。如果两个...
view(参数a,参数b,…)中一个参数定为-1,代表自动调整这个维度上的元素个数,则表示该维度取决于其它维度,由Pytorch自己补充,以保证元素的总数不变。 importtorch a1 = torch.arange(0,16)print(a1)# tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]) a2 = a1.view...
一.按照传入数字使数据维度进行转换 示例 a = torch.arange(1,17)# a's shape is (16,)a.view(4,4)# output belowtensor([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12], [13,14,15,16]]) [torch.FloatTensor of size 4x4] a.view(2,2,4)# output belowtensor([[[1,2,3,4], [5,6...
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]) ...
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...
view / reshapeview和reshape函数用于将张量重塑为不同的形状。它们接受一个或两个整数元组作为参数,表示新的形状。例如,如果我们有一个形状为(2, 3)的二维张量,我们可以使用view或reshape函数将其重塑为形状为(6,)的一维张量,如下所示: x = torch.randn(2, 3) y = x.view(-1) # 或者 y = x.reshape...
1. AddPublisher.as_view() ——》 view函数 2. 当请求到来的时候才执行view函数 1. 实例化AddPublisher ——》 self 2. self.request = request 3. 执行self.dispatch(request, *args, **kwargs) 1. 判断请求方式是否被允许 handler = getattr(self, request.method.lower(), self.http_method_not_all...
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...
首先试验一下view(a,b),也就是括号内有两个参数的情况,这个很容易理解,就是将张量reshape为a*b的形式 AI检测代码解析 >>>input=torch.arange(1,5,dtype=torch.float32) >>>input Out[5]: tensor([1., 2., 3., 4.]) >>>input=torch.arange(1,5,dtype=torch.float32).view(2,2) ...