importtorch>>>x=torch.arange(15).reshape(3,5)>>>x.shapetorch.Size([3,5])>>>x.stride()(5,1)其中stride[0]=5,stirde[1]=1>>>print(x)tensor([[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9],[10,11,12,13,14]])stride[0]可以看作为对一列创建的索引步长,总长为5。即元素(0,0)与元素(1,0)在...
因为view的算法本身比较笨,没有涵盖所有的张量的元数据情况。 所以必须要求tensor保证stride和size()连续性 典型反例就是: 1、间隔切片:a[:,::2],这个张量的内存是不连续的 2、转置、permute操作:a.transpose((0,1)),这个张量的最后一个维度不是连续存储的。 失败的原因是view的源代码就没有想到要处理这些...
torch.randint(low=0, high, size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) → Tensor torch.arange(start, end, step=1, out=None) → Tensor/torch.range(start, end, step=1, out=None) → Tensor 一个包含末尾,一个不包含 torch.zeros(*sizes, out=None...
as_strided(size, stride, storage_offset=0) → Tensor atan() → Tensor atan2(other) → Tensor atan2_(other) → Tensor atan_() → Tensor backward(gradient=None, retain_graph=None, create_graph=False)[source] baddbmm(beta=1, alpha=1, batch1, batch2) → Tensor baddbmm_(beta=1, alpha=...
对于三维的tensor数据来说 1 2 x:storage()[x:storageOffset() +(3-1)*x:stride(1)+(4-1)*x:stride(2)+(5-1)*x:stride(3)] 等价于 1 x[3][4][5] tensor数据写入的方式也能写成: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 x = torch.Tensor(4,5) ...
torch.transpose()正如前面所说的,它是转置,即交换维度,以及步长(Stride)。 torch.arange(24).reshape((2,3,4)).transpose(0,1)#tensor([[[ 0, 1, 2, 3],#[12, 13, 14, 15]],# #[[ 4, 5, 6, 7],#[16, 17, 18, 19]],# ...
sizes(torch.Size or int) - 沿每一维重复的次数。 storage() -> torch.Storage: 返回底层内存 stride() -> Tensor: 返回tensor的步长。 type(new_type=None, async=False): 将对象投为指定的类型,如果已经是正确的类型,则不会复制并返回原对象。
tensor([[10.,14.,18.],[23.,31.,39.],[36.,48.,60.]]) 模块torch.nn函数 卷积运算函数 主要使用2D卷积做图像处理,所以下面只讲解下2D卷积。 函数说明 torch.nn.functional.conv2d(input,# 被处理2D矩阵weight,# 2D卷积核(共享权重)bias=None,# 2D偏置项stride=1,# 卷积运算的步长,可以是一个整数...
# 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,...
torch.Tensor与np.ndarray转换 除了CharTensor,其他所有CPU上的张量都支持转换为numpy格式然后再转换回来。 ndarray = tensor.cpu.numpy tensor = torch.from_numpy(ndarray).float tensor = torch.from_numpy(ndarray.copy).float# If ndarray has negative stride. ...