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...
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。 一、Tensor的储存机制 tensor在电脑的储存,分...
tensor是深度学习中非常实用的数据类型,PyTorch包含了一些可以操作tensor的工具,比如重塑、维度变换、维度压缩(不考虑内存底层的具体情况),这些操作都不改变tensor原本的shape。 1.查看Tensor的shape,可以用tensor.size()或tensor.shape 2.重塑tensor,tensor.view(),只改变显示的视图,不改变原来的shape 此操作相当于把te...
还有一点需要注意的是,Pytorch 中 tensor 还有内存连续和不连续的概念。一般的 tensor 都是连续的,而 view op 则可能会产生内存非连续的 tensor,以transposeop 为例: >>>base=torch.tensor([[0,1],[2,3]])>>>base.is_contiguous()True# transpose 是 view op# 所以这里没有产生数据搬运>>>t=base.tran...
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。 全文约 ~4000字&多图预警。 什么是 View 搬运官网的例子 https://pytorch.org/docs/stable/tensor_v...
使用Pytorch等深度学习框架时,我们常常会用view,transpose等函数得到不同形状的Tensor,或者在某一维上进行索引,切片来截取部分数据。无论操作的Tensor有多少数据,这些操作都可以很快地完成。那么这是怎么实现的呢? 在本文中,我们将介绍如何从零开始手搓一个Tensor,以及如何对手搓的Tensor进行extract a element,transpose...
PyTorch 张量的操作与应用 创建张量：介绍了使用 torch.tensor() 和从 NumPy 数组创建张量的方法。基本属性：了解了张量的 dtype、shape 和 device 等基本属性。数学运算：探讨了张量的逐元素运算、矩阵乘法、广播机制以及索引与切片。变形与重塑：学习了使用 .view()、.squeeze() 和 .unsqueeze() 等方法改变张量...
pytorch初始化tensor pytorch tensor.view 一、张量维度重构函数view() 函数原型 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 import torch a = torch.arange(1, 7) print(a) b = a.view(2, 3)...
在使用Pytorch过程中，我们常常接触一个概念：view。它允许我们对张量进行内存共享，避免了显式数据拷贝，实现快速且内存高效的切片和element-wise操作。本文将深入探讨Pytorch中的Tensor View机制。Pytorch通过view机制实现了张量之间的内存共享，这意味着在执行某些操作时，输出张量和输入张量共享同一段内存。
Pytorch Tensorflow 数据 pytorch tensor.view 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。