pytorch 中的view、reshape、permute、transpose、contiguous 1、 contiguous https://stackoverflow.com/questions/48915810/pytorch-contiguous https ...
首先,這兩者是不能混淆也很容易混淆的,而混淆后代碼其實是能跑通的,但結果肯定有差異,這就很惡心。 上面代碼,在Faster RCNN里,需要把rpn網絡的一個輸出,從batch size channel height weight的形式,變成batch size 的形式,如果直接用view去改變維度的話,則會混淆維度之間的信息,可以參考https: blog.csdn.net weixin art ...
2020-10-11 23:56 0 585 推薦指數:
pytorch 中的view、reshape、permute、transpose、contiguous 1、 contiguous https://stackoverflow.com/questions/48915810/pytorch-contiguous https ...
------------恢復內容開始------------ 概括: 一. view/reshape 作用幾乎一模一樣,保證size不變:意思就是各維度相乘之積相等(numel()),且具有物理意義,別瞎變,要不然破壞數據污染數據; 數據的存儲、維度順序 ...
在pytorch中轉置用的函數就只有這兩個:transpose()和permute(),本文將詳細地介紹這兩個函數以及它們之間的區別。 transpose() torch.transpose(input, dim0, dim1, out=None) → Tensor 函數返回 ...
在pytorch中轉置用的函數就只有這兩個 transpose() permute() transpose() 函數返回輸入矩陣input的轉置。交換維度dim0和dim1 參數: input (Tensor) – 輸入張量,必填 dim0 ...
PyTorch 兩大轉置函數 transpose() 和 permute(), 以及RuntimeError: invalid argument 2: view size is not compati 關心差別的可以直接看[3.不同點]和[4.連續性問題]前言在pytorch中轉置用的函數就只 ...
Cat 對數據沿着某一維度進行拼接。cat后數據的總維數不變. 比如下面代碼對兩個2維tensor(分別為2*3,1*3)進行拼接,拼接完后變為3*3還是2維的tensor。 import tor ...
permute(dims),常用的維度轉換方法 將tensor的維度換位 參數:dim(int)---換位順序 contiguous() contiguous:view只能用在contiguous的variable上。如果在view之前用了transpose ...
1、主要作用:變換tensor維度 example: 2、介紹一下transpose與permute的異同: 同:都是對tensor維度進行轉置; 異:permute函數可以對任意高維矩陣進行轉置,但沒有torch.permute()這個調用方式 ...