print(a.view(3,2)) # torch.Size([3, 2]) 输出: tensor([[1., 2.], [3., 4.], [5., 6.]]) 2.permute() permute利用索引将tensor中的维度进行调换。b=a.permute(2,0,1),permute里的参数对应的是张量a的维度索引,利用索引来对内部数据调换。a.permute(2,0,1):把 a 的最后一个维度放...
但是我们想把这个tensor如下变成3*2的张量,就可以使用view函数 print(a.view(3,2)) 先按照行排列,然后才转换成想要的形状 tensor([[1,2],[3,4],[5,6]],dtype=torch.int32)tensor([[1,2],[3,4],[5,6]],dtype=torch.int32) 在这里view有一个特殊的参数,那就是-1,view(-1)是什么意思呢? ...
要使用view函数,首先需要导入PyTorch库: import torch 接下来,我们可以创建一个张量,并使用view函数来改变它的形状。例如,假设我们有一个形状为(2, 3)的张量: x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(x.shape) # 输出:(2, 3) 我们可以使用view函数将其形状更改为(6,),得到一个一维张...
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...
读文献1. 的faster rcnn的rpn loss计算部分,遇到问题,比如某些函数,找的资料整理: 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...
用户在使用 Pytorch 的过程中,必然会接触到 view 这个概念,可能会有用户对它背后的实现原理感兴趣。Pytorch 通过 view 机制可以实现 tensor 之间的内存共享。而 view 机制可以避免显式的数据拷贝,因此能实现快速且内存高效的比如切片和 element-wise 等操作。全文...
用户在使用 Pytorch 的过程中,必然会接触到 view 这个概念,可能会有用户对它背后的实现原理感兴趣。 Pytorch 通过 view 机制可以实现 tensor 之间的内存共享。 而view 机制可以避免显式的数据拷贝,因此能实现快速且内存高效的比如切片和 element-wise 等操作。
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...
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同,这些不同常常会导致我们程序之中出现很多的BUG。
Pytorch中的view函数是用于重塑张量维度的关键函数。以下是关于view函数的详细解释：功能：重塑张量：view函数可以重新排列张量的维度，类似于resize和reshape操作。调用格式：参数：view。传入的参数数量决定了重构后张量的新维度。特别用法：自动计算维度：在某个维度位置使用1时，Pytorch会自动计算并填充合适的...