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的维度换位。2、unsqueeze()函数增加一个维度,squeeze()函数将指定的一维去掉
pytorch中,view(-1)的作用 view(-1)的作用 一般来说view()就是重新改变张量的维度,但如果view()里只有一个 -1,是什么意思呢? import torcha = torch.randn(3,5,2)print(a)print(a.view(-1)) 结果如下图: 结论 X.view(-1)中的-1本意是根据另外一个数来自动调整维度,但是这里只有一个维度,因此就...
print(a.view(-1)) tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=torch.int32) -1在这里的意思是让电脑帮我们计算,比如下面的例子,总长度是20,我们不想自己算20/5=4,就可以在不想算的位置放上-1,电脑就会自己计算对应的数字,这个在实际搭建网络的时候是很好用的。 import torch a = torch.arange(0,20)...
rpn loss里是:rpn_cls_score = rpn_cls_score_reshape.permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, 2) contiguous:view只能用在contiguous的variable上。如果在view之前用了transpose, permute等,需要用contiguous()来返回一个contiguous copy。 5、torch.index_select() 选择indices的数据 参数说明:index_sele...
对pytorch中x=x.view（x.size（0）,-1）的理解说明 在pytorch的CNN代码中经常会看到 x.view(x.size(0), -1)⾸先，在pytorch中的view()函数就是⽤来改变tensor的形状的，例如将2⾏3列的tensor变为1⾏6列，其中-1表⽰会⾃适应的调整剩余的维度 a = torch.Tensor(2,3)print(a)# tensor([[...
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的维度换位。 2、unsqueeze()函数 增加一个维度,squeeze()函数将指定的一维去掉,注意这个去掉的必须是一维(不损失数...
6]，因为它们排成一维向量都是6个元素，所以只要view后面的参数一致，得到的结果都是一样的。比如，
一、view函数 代码: 输出: 解释: 其中参数-1表示剩下的值的个数一起构成一个维度。 如上例中,第一个参数1将第一个维度的大小设定成1,后一个-1就是说第二个维度的大小=元素总数目/第一个维度的大小,此例中为3*4*5*7/1=420. 代码: 输出: 二、max函数 1.torch.max(
returnx.transpose(1,2).contiguous().view(batch_size,seq_length,self.d_model) defforward(self,Q,K,V,mask=None): """ 前向传播 输入形状: Q/K/V: (batch_size, seq_length, d_model) 输出形状: (batch_size, seq_length, d_model) ...
view(-1, output_size), targets) loss.backward() optimizer.step() losses.append(loss.item()) if (epoch + 1) % 20 == 0: print(f"Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}") # 测试 RNN with torch.no_grad(): test_hidden = None test_output, _ = model(...