torch.Tensor.contiguousTensor.contiguous( memory_format=torch.contiguous_format)→Tensor返回一个连续的内存张量,其中包含与 self 张量相同的数据。如果自张量已经是指定的内存格式,则此函数返回自张量。 P…
某些Tensor操作(如transpose、permute、narrow、expand)与原Tensor是共享内存中的数据,不会改变底层数组的存储,但原来在语义上相邻、内存里也相邻的元素在执行这样的操作后,在语义上相邻,但在内存不相邻,即不连续了(is not contiguous)。 如果想要变得连续使用contiguous方法,如果Tensor不是连续的,则会重新开辟一块内存...
之前在创建Tensor时,默认的storage是按照Tensor的row展开的,但是一些操作(如,transpose)会改变Tensor,这就会导致当前Tensor按行展开后的顺序与原始的storage不一致。不一致的话,在使用view等操作时会报错。 如何如何让不一致变为一致呢?(即data_t的is_contiguous()返回True) data_t_contig = data_t.contiguous() ...
class Tensor(torch._C._TensorBase): def __deepcopy__(self, memo): from torch.overrides import has_torch_function, handle_torch_function relevant_args = (self,) if type(self) is not Tensor and has_torch_function(relevant_args): return handle_torch_function(Tensor.__deepcopy__, relevant...
is_contiguous() -> bool: 如果tensor在内存中是连续的则返回True。 repeat(*sizes): 沿着指定的维度重复tensor,不同于expand(),本函数是复制tensor中的数据 sizes(torch.Size or int) - 沿每一维重复的次数。 storage() -> torch.Storage: 返回底层内存 ...
torch.set_default_tensor_type() 这个有用,如果大部分操作是GPU上构建的,可你把默认类型定为cuda tensor if torch.cuda.is_available(): if args.cuda: torch.set_default_tensor_type('torch.cuda.FloatTensor') if not args.cuda: print("WARNING: It looks like you have a CUDA device, but aren't...
# 需要导入模块: import torch [as 别名]# 或者: from torch importis_tensor[as 别名]defclass_balanced_weight(beta, samples_per_class):assert0<= beta <1,'Wrong rang of beta {}'.format(beta)ifnotisinstance(samples_per_class, np.ndarray):ifisinstance(samples_per_class, (list, tuple)): ...
if not tensor:isContiguous() then tensor = tensor:clone() end -- check type local size if torch.type(sizes[1])=='torch.LongStorage' then size = sizes[1] else size = torch.LongStorage(#sizes) for i,s in ipairs(sizes) do size[i] = s end end if size:size() < tensor:dim() ...
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# Torch Code: torch.Tensor((1,2,3,4)) #output: #tensor([1., 2., 3., 4.]) # PaddlePaddle Code: paddle.to_tensor((1,2,3,4)) # 全部为整数 #output: #Tensor(shape=[4], dtype=int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True, # [1, 2, 3, 4]) paddle.to_tensor((1,2,3,...