要注意,如果我们把一个tensorA进行切片,截取,修改之后通过"="赋值给B,那么这个时候tensorB其实是和tensorA是共享存储区 (Storage),唯一不同的是头信息区(Tensor)不同。下面我们直接看代码来理解。其中tensor.storage().data_ptr()是用于获取tensor储存区的首元素内存地址的。 1 2 3 4 5 6 7 A=torch.arange...
torch tensor reshape和resize 在PyTorch 中,`reshape` 和 `resize` 都是用来改变张量(Tensor)形状的函数,它们的具体实现有一些不同。 - `reshape` 函数是将原始张量的数据重新排列,以得到一个具有新形状的张量。这个新形状必须与原始张量包含的元素数量相同,否则将会抛出异常。这个函数的实现是基于底层数据的视图...
步骤1: 创建一个二维 Tensor 我们需要首先创建一个二维的 Tensor。这里,我们将用torch.tensor()方法来创建。 代码说明: import torch:导入 PyTorch 库。 torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]):创建一个 2 行 3 列的二维 Tensor。 tensor_2d.shape:查看 Tensor 的维度和大小。 步骤2: 使用.view(...
view和reshape的功能类似,区别在于: 1)view只适用于内存中连续存储的 tensor,若之前经过了 transpose, permute这种直接跨维度的操作,会使得内存不连续,而reshape没有这种问题,所以一般情况下可以用reshape 2)使用reshape的时候,可以用: a=torch.reshape(a,[4,3])a=a.reshape([4,3]) ...
tensor.gather torch.gather tensor.expand 返回当前张量在某维扩展更大后的张量。扩展(expand)张量不会分配新的内存,只是在存在的张量上创建一个新的视图(view),一个大小(size)等于1的维度扩展到更大的尺寸。 x = torch.tensor([[1,2,3]]) ...
torch.reshape(input, shape) → Tensor reshape() 函数: 用于在不更改数据的情况下为数组赋予新形状。 view Tensor.view(*shape) → Tensor torch中,view() 的作用相当于numpy中的reshape,重新定义矩阵的形状,用法不一样 importtorcha=torch.arange(6)aa=torch.reshape(a,(1,6))aaa=torch.reshape(a,(-1...
一般一个 Tensor 都会有相对应的 Storage,但也有另一种情况时多个 Tensor 都对应着相同的一个 Storage,这几个 Tensor 只是头信息区不同。 图1:Tensor 分为头信息区 (Tensor) 和存储区 (Storage),此时多个 Tensor 都对应着相同的一个 Storage 举个例子: import torch a = torch.arange(5) # 初始化张量 ...
假设有三张独立的图像张量。每个张量有三个维度,即颜色通道轴c,高度轴h,宽度轴w。现在,假设需要将这些张量拼接在一起以形成三张图像的a single batch tensor单批张量。使用torch.cat还是torch.stack? 拼接前: 拼接后: 使用torch.stack import torch
1.3 flatten a tensor 1.4 concatenating tensors: terch.cat/torch.stack Element-wise operations Reduction operations Access operations 1. Flatten a tensor Flattening a tensor means to remove all of the dimensions except for one. defflatten(t):t=t.reshape(1,-1)# -1告诉reshape()函数根据tensor中...
1importnumpy as np2importtorch3a = [[1,2,3],[4,5,6]]#定义一个数组4b = torch.tensor(a)#初始化一个tensor5print("原始数组为:\n{0}\n\n".format(b))6print("reshape(-1),(就是把任何shape的tensor拉平):\n{0}\n\n".format(b.reshape(-1)))#string.format(var)是python里的格式化输...