一些C/CUDA 实现的底层函数(部分算子) 例如一些 torch.nn.functional 函数背后调用了底层内存指针访问,因此只接受 contiguous 的输入或输出。 例子包括但不限于: torch.nn.functional.fold torch.nn.functional.unfold 一些非连续 Tensor 在使用 F.linear() 或F.conv2d() 时可
tensor([1,2,3]) b = torch.tensor([4,5,6]) print('a: ',a) print('b: ',b) C = torch.cat((a,b)) print('C: ',C) print('C.shape: ',C.shape) 运行结果如下 a: tensor([1, 2, 3]) b: tensor([4, 5, 6]) C: tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6]) C.shape: torch....
import torch # 1、tensor.view调整tensor的形状 a = torch.arange(0, 6) b1 = a.view(2, 3) b2 = a.view(-1, 2) # 当某一维为-1时,回自动计算它的大小 print(b1) print(b2) b3 = b1.unsqueeze(1) print(b3) print(b3.size()) # 注意形状,在第1维(下标从0开始)上增加“1” b4 = ...
不直接支持GPU加速:Torch Tensor默认在CPU上运行,如果想要利用GPU进行加速,需要将Tensor数据移动到GPU上进行运算。这需要手动管理Tensor的设备位置,增加了编码和维护的复杂性。 API较为底层:Torch Tensor的API较为底层,需要用户手动编写复杂的计算图和操作,相比一些高级框架(如Keras),使用起来更为繁琐。 类似的库: Nump...
指定了Tensor在计算机上存放的位置 (默认为CPU的RAM) CPU/GPU切换操作: 通过tensor.to()方法实现, data_gpu = th.tensor([[1,2], [3,4]], device='cuda') # 创建时指定存放到GPU RAM data_gpu2 = data.to(device='cuda') # 将CPU上的Tensor拷贝到GPU上 ...
区别:view要求Tensor的存储区是连续的,如果不是,则会报错。比如对一个tensor先用了permute方法,再接view方法,会产生这样的错误。如果要避免,就需要在view之前用continguous方法。 而reshape相当于continguous+view(不满足连续性)或者直接等于view(满足连续性)。所以view是显然不如reshape的,如果说view有什么优势的话...
如果我们有两个tensor是A和B,想把他们拼接在一起,需要如下操作: C = torch.cat( (A,B),0 )#按维数0拼接(竖着拼)C= torch.cat( (A,B),1 )#按维数1拼接(横着拼) >>>importtorch>>> A=torch.ones(2,3)#2x3的张量(矩阵)>>>A tensor([[1., 1., 1.], ...
torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵。 Torch定义了七种CPU张量类型和八种GPU张量类型: Data tyoeCPU tensorGPU tensor 32-bit floating pointtorch.FloatTensortorch.cuda.FloatTensor 64-bit floating pointtorch.DoubleTensortorch.cuda.DoubleTensor ...
一、tensor与numpy的转换 1. numpy转tensor 命令1:torch.tensor() a=np.random.random(size=(4,5))b=torch.tensor(a,dtype=torch.float)===输出===>>a array([[0.93866392,0.5665604,0.32893379,0.77752777,0.59380636],[0.09680724,0.09611474,0.69760508,0.9120742,0.07956756],[0.46761691,0.7771953,0.23979901,0.5...
facebook使用的Python库,包 描述 torch 像NumPy这样的Tensor图书馆,拥有强大的GPU支持 torch.autograd 一种基于磁带的自动分类库,支持所有可区分的Tensor操作手电筒 torch.nn 一个神经网络库与autograd设计了最大的灵活性torch.optim 一种与torch.nn一起使用的优化包,具有标准优化方法,如SGD,RMSProp,LBFGS,Adam等。