1.View函数 把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据(这里应该是因为要求地址是连续存储的),然后按照参数组合成其他维度的tensor。比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2,3,4,5,6],因为它们排成一维向量都是6个元素,所以只要view后面的参数一致,得到的结果都是一样...
torch view函数是PyTorch中的一个重要函数,它用于改变张量的形状,实现对数据的重塑。其基本用法如下: new_tensor = tensor.view(*shape) 其中,tensor是原始的张量,new_tensor是经过view函数处理后得到的新张量,*shape是一个可变参数,用于指定新张量的形状。 在使用view函数时,需要注意以下几点: 1. 新张量的元素个...
1.view()函数 可以理解成先把原始tensor按维度顺序排成一个一维向量,然后根据view()函数的参数把一维向量调整为我们所希望的维度。 下面是一些例子,另外view()函数里的参数可以是列表。 注意,view()返回的tensor和传入的tensor共享内存,换句话说,修改其中一个,数据都会变。 还有一个view_as函数,其作用在于返回和...
x= x.view(x.size(0), -1)# 改变 tensor 的形态 下面,本文简单介绍一下 view() 和 size() 函数的作用: view() import torch # 用法一 a = torch.ones(2,3,4) b = a.view(3,8) b Output: tensor([[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1., 1.,...
在理解-1参数之前，需要先了解view()函数的基本作用。view()函数用于改变张量的维度，同时保持数据的大小不变。例如，如果原始张量的形状为(10, 28, 28)，我们可以通过view()函数将其形状调整为(1000, 1)，或者(10, 28*28)。那么，-1参数在view()函数中代表什么含义呢？其实，它表示“自动计算”...
torch.view() 先按行flatten之后再按照所需维度进行取数 import torch a = torch.randn(2,3,4) a Out[4]: tensor([[[ 0.0331, -1.1727, -0.2692, -1.6970], [-1.7191, -2.1063, 3.2157, 0.4572], [ 0.0302, 0.5276, 0.8740, -0.1338]], ...
在pytorch中view函数的作用为重构张量的维度,相当于numpy中resize()的功能,但是用法可能不太一样。 七.常用简单函数记录 1.zero_()函数 将Tensor清零,是对已有Tensor的操作,可用于梯度清零; 而zeros()是创建值为0的新的Tensor,两者不要混淆了。 2.Tensor.data ...
返回一个新的张量，其维数为插入到指定位置的维数。返回的张量与这个张量共享相同的底层数据。可以使用...
view()函数来改变tensor的形状: view()返回的向量与原向量内存共享,也即改变一个向量,另一个向量也随即改变; 若不想共享内存(返回一个真正的副本),我们可以先用clone()创造一个副本; x=torch.rand(5,3) y=x.view(15)#展开成列向量 z=y.view(-1,5)#展开成有5列的向量; ...
Read View Read View就是事务进行快照读操作的时候生产的读视图(Read View),在该事务执行的快照读的那一刻,会生成数据库系统当前的一个快照,记录并维护系统当前活跃事务的ID(当每个事务开启时,都会被分配一个ID, 这个ID是递增的,所以最新的事务,ID值越大)... ...