Uutta! Yksityisnäkymä
Beta
if you are wondering what x.view(-1) does it flattens the vector. Why? Because it has to construct a new view with only 1 dimension and infer the dimension -- so it flattens it. In addition it seems this operation avoids the very nasty bugs .resize() brings since the order of the elements seems to be respected.
Kopioitu 
Katso välimuistiversio
Hakusi ja tämä tulos
- Tämä hakutermi näkyy tuloksessa: python view 1
- Sivusto vastaa yhtä tai useampaa hakutermiäsi
- Muut verkkosivut, jotka sisältävät hakutermisi, linkittävät tähän tulokseen
- Tulos on kielellä Suomi
Uutta! Yksityisnäkymä
Beta文章浏览阅读5.2w次，点赞159次，收藏342次。本文介绍了PyTorch中.view()方法的使用，包括手动调整Tensor尺寸和使用-1作为参数自动调整尺寸。通过实例展示了.view()如何等效于reshape和resize，以及如何在保持元素总数不变的情况下灵活变换数组形状。
Kopioitu
Katso välimuistiversio
Hakusi ja tämä tulos
- Tämä hakutermi näkyy tuloksessa: python view 1
- Sivusto vastaa yhtä tai useampaa hakutermiäsi
- Muut verkkosivut, jotka sisältävät hakutermisi, linkittävät tähän tulokseen
- Tulos on kielellä Suomi
Uutta! Yksityisnäkymä
BetaThis PyTorch tutorial will explain the usage of the PyTorch View in Python. The PyTorch view() function returns a new tensor with a similar number of data and should have a similar number of elements.. And additionally, we will also cover different examples related to PyTorch View. And we will cover these topics.
Kopioitu
Katso välimuistiversio
Hakusi ja tämä tulos
- Tämä hakutermi näkyy tuloksessa: python view 1
- Sivusto vastaa yhtä tai useampaa hakutermiäsi
- Muut verkkosivut, jotka sisältävät hakutermisi, linkittävät tähän tulokseen
- Tulos on kielellä Suomi
Uutta! Yksityisnäkymä
Betaview. viewもよく使われる関数です。 1つ目の引数に-1を入れることで、2つ目の引数で指定した値にサイズ数を自動的に調整してくれます。 Tensorの要素数が指定したサイズ数に合わない（割り切れない）場合、エラーになります。
Kopioitu
Katso välimuistiversio
Hakusi ja tämä tulos
- Tämä hakutermi näkyy tuloksessa: python view 1
- Sivusto vastaa yhtä tai useampaa hakutermiäsi
- Muut verkkosivut, jotka sisältävät hakutermisi, linkittävät tähän tulokseen
- Tulos on kielellä Suomi
Uutta! Yksityisnäkymä
Beta在使用pytorch定义神经网络时，经常会看到类似如下的.view()用法，这里对其用法做出讲解与演示。一、普通用法 (手动调整size) view()相当于reshape、resize，重新调整Tensor的形状。import torch a1 = torch.arang…
Kopioitu
Katso välimuistiversio
Hakusi ja tämä tulos
- Tämä hakutermi näkyy tuloksessa: python view 1
- Sivusto vastaa yhtä tai useampaa hakutermiäsi
- Muut verkkosivut, jotka sisältävät hakutermisi, linkittävät tähän tulokseen
- Tulos on kielellä Suomi
Uutta! Yksityisnäkymä
Betanumpy.ndarray.view() helps to get a new view of array with the same data. Syntax: ndarray.view(dtype=None, type=None) Parameters: dtype : Data-type descriptor of the returned view, e.g., float32 or int16. The default, None, results in the view having the same data-type as a. type : Python type, optional Returns : ndarray or matrix. Code #1: Python3
Kopioitu
Katso välimuistiversio
Hakusi ja tämä tulos
- Tämä hakutermi näkyy tuloksessa: python view 1
- Sivusto vastaa yhtä tai useampaa hakutermiäsi
- Muut verkkosivut, jotka sisältävät hakutermisi, linkittävät tähän tulokseen
- Tulos on kielellä Suomi
Uutta! Yksityisnäkymä
Beta注意view前后的元素个数要相同，不然会报错。 二、例2 参数使用-1. import torch v1 = torch.range(1, 16) v2 = v1.view(-1, 4) 和图例中的用法一样，view中一个参数定为-1，代表动态调整这个维度上的元素个数，以保证元素的总数不变。因此两个例子的结果是相同的。
Kopioitu
Katso välimuistiversio
Hakusi ja tämä tulos
- Tämä hakutermi näkyy tuloksessa: python view 1
- Sivusto vastaa yhtä tai useampaa hakutermiäsi
- Muut verkkosivut, jotka sisältävät hakutermisi, linkittävät tähän tulokseen
- Tulos on kielellä Suomi
Uutta! Yksityisnäkymä
Beta1. view() tensor.view()方法可以调整tensor的形状，但必须保证调整前后元素总数一致。view不会修改自身的数据，返回的新tensor与原tensor共享内存，即更改一个，另一个也随之改变。在实际应用中，可能经常需要添加或者减少某一维度，这是sequeeze()和unsequeeze()这两个方法就派上了用场。
Kopioitu
Katso välimuistiversio
Hakusi ja tämä tulos
- Tämä hakutermi näkyy tuloksessa: python view 1
- Sivusto vastaa yhtä tai useampaa hakutermiäsi
- Muut verkkosivut, jotka sisältävät hakutermisi, linkittävät tähän tulokseen
- Tulos on kielellä Suomi
Uutta! Yksityisnäkymä
Betapython中view的用法 python view(-1)，使用pytorch框架定义神经网络时，经常会在代码中看到view()函数view()的作用相当于numpy中的reshape，重新定义矩阵的形状。一、例1普通用法：importtorchv1=torch.range(1,16)v2=v1.view(4,4)其中v1为116大小的张量，包含16个元素。v2为44大小的张量，同样包含16个元素。
Kopioitu
Katso välimuistiversio
Hakusi ja tämä tulos
- Tämä hakutermi näkyy tuloksessa: python view 1
- Sivusto vastaa yhtä tai useampaa hakutermiäsi
- Muut verkkosivut, jotka sisältävät hakutermisi, linkittävät tähän tulokseen
- Tulos on kielellä Suomi
Uutta! Yksityisnäkymä
BetaThe Python Standard Library¶. While The Python Language Reference describes the exact syntax and semantics of the Python language, this library reference manual describes the standard library that is distributed with Python. It also describes some of the optional components that are commonly included in Python distributions. Python’s standard library is very extensive, offering a wide range ...
Kopioitu
Katso välimuistiversio
Hakusi ja tämä tulos
- Tämä hakutermi näkyy tuloksessa: python view 1
- Sivusto vastaa yhtä tai useampaa hakutermiäsi
- Muut verkkosivut, jotka sisältävät hakutermisi, linkittävät tähän tulokseen
- Tulos on kielellä Suomi
