pytorch 中的view、reshape、permute、transpose、contiguous 1、 contiguous https://stackoverflow.com/questions/48915810/pytorch-contiguous https ...
连续张量理解和contiguous 方法使用,view和reshape的区别 待办 内存共享: 下边的x内存布局是从 开始的,y内存布局,不是从 开始的张量 For example: when you call transpose , PyTorch doesn t generate new tensor with new layout, it just modifies meta inform ...
2020-02-26 18:04 0 959 推荐指数:
pytorch 中的view、reshape、permute、transpose、contiguous 1、 contiguous https://stackoverflow.com/questions/48915810/pytorch-contiguous https ...
前言 本文对PyTorch的.view()方法和.reshape()方法还有.resize_()方法进行了分析说明,关于本文出现的view和copy的语义可以看一下我之前写的文章,传送门: 深浅拷贝对比:图文代码 ...
参考文章: https://blog.csdn.net/jorg_zhao/article/details/105471832 https://blog.csdn.net/lhyyhlfornew ...
在使用DPDK或者SPDK的时候,需要在进程刚启动的时候使用rte_eal_init初始化Environment Abstract Layer,应用进程会通过这个函数告诉EAL为它映射多大的hugepages,这通常通过ealargs的-m参数来指定,就像下面这样: char ...
contiguous一般与transpose,permute,view搭配使用 即使用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。 具体原因我还没搞清,看到网上有两种说法,一种是维度变换后tensor在内存中不再是连续 ...
如果一个张量有很多为0的值,那么这个张量被称为稀疏张量。 让我们来看这样的一个一维的稀疏张量 同一个张量的稀疏表示只关注非零值 同时我们也必须通过索引记住非零值出现的位置。 有了值和索引,然而信息还不够充分,该张量有多少个零?因此我们要记住该张量 ...
本文主要介绍Pytorch中Tensor的储存机制,在搞懂了Tensor在计算机中是如何存储之后我们会进一步来探究tensor.view()、tensor.reshape()、tensor.reszie_(),她们都是改变了一个tensor的“形状”,但是他们之间又有着些许 ...
1.零维张量,又叫做标量 2.一维张量,没有行和列的概念,只有长度 3.二维张量,行和列,几行几列 4.三维张量,行、列、深度 https://www.jianshu.com/p/f34457c222c5 ...