1)# view op 产生的张量可能是不连续的>>>t.is_contiguous()False# 而通过调用张量的 `.contiguous()` 方法# 可以得到一个新的内存连续的张量# 但是会产生数据搬运>>>c=t.contiguous()
后果就是不满足连续性的tensor是无法使用view()方法的。换句话说,上面例子中的b,c,d都无法再使用view()方法了。 1 e=b.view(1,6)RuntimeError: view sizeisnotcompatible withinputtensor's sizeandstride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(...) instead. c,...
🐛 Describe the bug Issue 1: -1 in view [Edit: maybe fixed in #128662] If you have a subclass which is a .view(-1, ...) of a base subclass tensor and you pass it into a torch-compiled function, we fail when trying to create the fake tenso...
view size is not compatible with input tensor’s size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(…) instead. File “/home/lawson/program/EWISE/wsd_main.py”, line 178, in train_test y = y.view(-1) # 运行到这里就报错了?? File “/home/...
要理解Tensor View机制，首先需要了解张量的stride属性。Stride属性有助于高效计算一维数组索引，它与张量维度一一对应，表示遍历某一维时该维度索引加1对应的一维数据上的移动步长。通过stride属性，Pytorch能够高效地访问和操作高维数据。常用view操作：diagonal：根据offset、dim1和dim2参数从输入张量中取出对角...
1. 2. 3. 4. 5. 6. 在这段代码中,我们使用torch.tensor()函数创建了一个3x4的原始Tensor,其中包含了一些随机的整数值。 步骤2: 创建一个新的视图Tensor AI检测代码解析 # 使用.view()方法创建一个新的视图Tensory=x.view(2,6)print("视图Tensor:")print(y) ...
[0, 1], [0, 2], [1, 0], [1, 1], [1, 2], [2, 0], [2, 1], [2, 2], [3, 0], [3, 1], [3, 2], [4, 0], [4, 1], [4, 2]]) 改变Tensor的形状 我们可以通过view()来改变Tensor的形状,相当于NumPy里resize()的功能 ...
一、查看当前维度 .size() 二、张量变形 .view(3,-1) # -1 是根据维度自己变化 三、解压 unsqueeze() 压缩squeeze(),可指定具体维度,dim=1 四、扩大张量 .expand() 五、重复张量 .repeat(2,3) # 在指定维度重复原 tensor 六、矩阵转置.t
经常会使用的“压扁”函数:torch.squeeze(input)压缩成1维。注意,压缩后的tensor和原来的tensor共享地址 改变形状:torch.reshape(input, shape)以及tensor.view(shape). 前者是把tensor作为函数的输入,后者是任何tensor的函数。实际上,二者的返回值,都只是让我们从另一种视角看某个tensor,所以不会改变本来的形状,除非...
view 我们可以通过view改变一个tensor的shape,它会根据我们指定的shape返回一个新的tensor。 需要注意的是,view返回的是原数据的一个引用,也就是说我们改变原数据,view出来的结果会同样发生变化。 在上面这个例子当中,我们把原tensor x中的[0, 1]的位置修改成了2,我们print y会发现y当中的元素同样发生了变化。