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...
Create a PyTorch tensor and print the tensor. Here, we have created a 3×3 tensor.t = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print("Tensor:", t)Find the transpose of the defined tensor using any of the above defined syntax and optionally assign the value to ...
1.改变tensor维度的操作:transpose、view、permute、t()、expand、repeat #coding=utf-8importtorchdefchange_tensor_shape(): x=torch.randn(2,4,3) s=x.transpose(1,2)#shape=[2,3,4]y=x.view(2,3,4)#shape=[2,3,4]z=x.permute(0,2,1)#shape=[2,3,4]#tensor.t()只能转化 a 2D tensor...
transpose torch.transpose(input, dim0, dim1) → Tensor pytorch中的ndarray矩阵进行转置的操作。 注意: transpose()一次只能在两个维度间进行转置(也可以理解为维度转换) permute Tensor.permute(*shape) → Tensor permute相当于可以同时操作于tensor的若干维度,transpose只能同时作用于tensor的两个维度,permute是tran...
1、transpose与permute transpose() 和 permute() 都是返回转置后矩阵,在pytorch中转置用的函数就只有这两个 ,这两个函数都是交换维度的操作 transpose用法:tensor.transpose(dim0, dim1) → Tensor 只能操作2D矩阵的转置, transpose每次只能交换两个维度, 这是相比于permute的一...torch...
tensor = torch.randn(3, 4) # 原形状为 (3, 4) transposed_tensor = tensor.transpose(0, 1) # 交换第 0 和第 1 维度 print(transposed_tensor.shape) # 输出: torch.Size([4, 3]) 1. 2. 3. 2.3flatten 功能:将指定范围内的维度展平为一维。
Tensor.contiguous(memory_format=torch.contiguous_format) → Tensor:主要是为了辅助pytorch中其他函数,返回原始tensor改变纬度后的深拷贝数据。 常用方法 contiguous一般与transpose,permute,view搭配使用:使用transpose或permute进行维度变换后,调用contiguous,然后方可使用view对维度进行变形,因为view操作要求tensor在内存中是...
pytorch中的transpose方法的作用是交换矩阵的两个维度,transpose(dim0, dim1) → Tensor,其和torch.transpose()函数作用一样。 torch.transpose(): torch.transpose(input, dim0, dim1) → Tensor Returns a tensor that is a transposed version of input. The given dimensions dim0 and dim1 are swapped. ...
与PyTorch对比,在操作耗时上最少快1.24倍,最快能达1.4倍。这里Permute的带宽比原生Copy还高一点,是因为Copy Kernel里没有做unroll指令间并行优化,而Permute Kernel内部做了相关优化,这里仅做参考。使用上面的两个优化技巧,就能轻易做到比PyTorch的实现要快了。常规的Permute适用情况比较广泛,也因此可能存在访存不合并的...
Pytorch transpose函数可以实现对Tensor类型的数据进行转置。该函数使用方法如下: torch.transpose(input, dim0, dim1) 其中,input是要转置的tensor,dim0和dim1分别代表轴的序号(从0开始),表示将input中的dim0轴和dim1轴进行交换。 举例来说,假如要对一个3×4的矩阵a进行转置,那么可以使用如下语句: b = torch...