一、view函数 代码: a=torch.randn(3,4,5,7) b= a.view(1,-1) print(b.size()) 输出: torch.Size([1,420]) 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...
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? ...
contiguous一般与transpose,permute,view搭配使用:使用transpose或permute进行维度变换后,调用contiguous,然后方可使用view对维度进行变形(如:tensor_var.contiguous().view() ) 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contig...
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...
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 ...
x = x.view(-1)print(x.size()) 输出: torch.Size([5]) torch.Size([1, 8]) torch.Size([8]) torch.Size([24]) 历史/背景 我觉得一个很好的例子(在官方添加扁平化层之前,pytorch 早期的常见情况是这个常见代码): classFlatten(nn.Module):defforward(self,input):# input.size(0) usually denot...
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([[...
1.view 在pytorch中view函数的作用为重构张量的维度,相当于numpy中resize()的功能,但是用法可能不太一样。 view有二种用法: torch.view(参数a,参数b,。。。) torch.view(-1)或torch.view(参数a,-1) 如下例所示 总结一下:view的二种方法,一种就是当成resize一样转换数据shape,一种是如果是torch.view(参数...
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 ...
[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2,3,4,5,6]，因为它们排成一维向量都是6个元素，所以只要view...