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,...
而除了stride和shape还有storage_offset这个属性也很关键 ,storage_offset这个变量在下面介绍各个 view op 的时候会详细解释,表示张量在访问底层一维数据的时候,的起始偏移量,默认值是0。 而tensor view 机制的本质就是通过操作这三个属性,实现以不同的视角来解析同一段连续的内存。 下一节,将会逐个解读 Pytorch 中...
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()
而除了stride和shape还有storage_offset这个属性也很关键 ,storage_offset这个变量在下面介绍各个 view op 的时候会详细解释,表示张量在访问底层一维数据的时候,的起始偏移量,默认值是0。而 tensor view 机制的本质就是通过操作这三个属性,实现以不同的视角来解析...
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 # 使用.view()方法创建一个新的视图Tensory=x.view(2,6)print("视图Tensor:")print(y) ...
将Tensor.view(-1) 转为 1D Tensor首先,你可以通过使用 view 方法将 Tensor 转化为一维的 Tensor。然而,这种方法并不直接转化为列表,但可以帮助我们更容易地将 Tensor 转化为列表。 import torch x = torch.rand(2, 3) # 创建一个2x3的Tensor x_flat = x.view(-1) #将Tensor转化为1D Tensor 将1D Ten...
创建单位矩阵Tensor:单位矩阵是指主对角线上的元素都为 1 的矩阵 torch.eye(size, dtype=None...) 创建全一矩阵Tensor:全一矩阵顾名思义,就是所有的元素都为 1 的矩阵 torch.ones(size, dtype=None...) 创建随机矩阵Tensor:在 PyTorch 中有几种较为经常使用的随机矩阵创建方式,分别如下 ...
一、张量维度重构函数view() 函数原型 AI检测代码解析 import torch Tensor.view(*shape) → Tensor 1. 2. 返回一个新的张量,它的数据与原张量相同但维度不同。 举例 AI检测代码解析 import torch a = torch.arange(1, 7) print(a) b = a.view(2, 3) ...
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...
1.基础操作 从接口的角度将tensor的操作分为两类: 1)torch.function,如torch.save()等 2)tensor.function,如tensor.view()等 对tensor的大部分操作同时支持这两类接口,如torch.sum(a,b)等价于a.sum(b) 从存储角度将tensor的操作分为两类: 1)不会修改自身数据,如new = a.add(b),返回一个新的tensor ...