Nyhed! PrivatVisning
Beta
Some tensor operations in PyTorch only work on contiguous tensors, such as view, [...]. In that case, PyTorch will throw an informative exception and require us to call contiguous explicitly. It’s worth noting that calling contiguous will do nothing (and will not hurt performance) if the tensor is already contiguous. Deep Learning with PyTorch
Kopieret 
Se gemt version
Din søgning og dette resultat
- Den søgeord vises i resultatet: pytorch contiguous view
- Websiden matcher en eller flere af dine søgeord
- Andre hjemmesider, der indeholder dine søgeord, linker til dette resultat
- Resultatet er på Dansk
Nyhed! PrivatVisning
Betatorch.Tensor.contiguous¶ Tensor. contiguous (memory_format = torch.contiguous_format) → Tensor ¶ Returns a contiguous in memory tensor containing the same data as self tensor. If self tensor is already in the specified memory format, this function returns the self tensor. Parameters
Kopieret
Se gemt version
Din søgning og dette resultat
- Den søgeord vises i resultatet: pytorch contiguous view
- Websiden matcher en eller flere af dine søgeord
- Andre hjemmesider, der indeholder dine søgeord, linker til dette resultat
- Resultatet er på Dansk
Nyhed! PrivatVisning
BetaOkay, now we finished the introduction of contiguous view, and also learned how the strides works in a N dimensional tensor in Pytorch. Now let’s take a look at what the non-contiguous data is like.
Kopieret
Se gemt version
Din søgning og dette resultat
- Den søgeord vises i resultatet: pytorch contiguous view
- Websiden matcher en eller flere af dine søgeord
- Andre hjemmesider, der indeholder dine søgeord, linker til dette resultat
- Resultatet er på Dansk
Nyhed! PrivatVisning
BetaUse Case If you need to use view() on a tensor that might be non-contiguous, you can call tensor.contiguous() first. This guarantees that view() will succeed. Purpose This method ensures that a tensor's memory is contiguous. It doesn't change the shape, but it rearranges the data in memory if necessary to make it contiguous. torch.Tensor ...
Kopieret
Se gemt version
Din søgning og dette resultat
- Den søgeord vises i resultatet: pytorch contiguous view
- Websiden matcher en eller flere af dine søgeord
- Andre hjemmesider, der indeholder dine søgeord, linker til dette resultat
- Resultatet er på Dansk
Nyhed! PrivatVisning
Beta3. contiguous() 在 pytorch 中只有很少几个操作是不改变tensor内容本身的，大多数操作不进行数据拷贝和数据的改变，变的是原数据。 例如：narrow()、view()、expand()和 transpose() 等。. 例如使用transpose()进行转置操作时，pytorch并不会创建新的、转置后的 tensor ，而是修改了tensor中的一些属性（也就是原数据 ...
Kopieret
Se gemt version
Din søgning og dette resultat
- Den søgeord vises i resultatet: pytorch contiguous view
- Websiden matcher en eller flere af dine søgeord
- Andre hjemmesider, der indeholder dine søgeord, linker til dette resultat
- Resultatet er på Dansk
Nyhed! PrivatVisning
BetaNormally some changes like view(..), transpose(...) or permute(..) would just change the metadata (being lazy) and not the underlying storage. This create issues with parallel computations. Inorder to consolidate it into a contiguous memory as expected by other ops, contiguous() is called.
Kopieret
Se gemt version
Din søgning og dette resultat
- Den søgeord vises i resultatet: pytorch contiguous view
- Websiden matcher en eller flere af dine søgeord
- Andre hjemmesider, der indeholder dine søgeord, linker til dette resultat
- Resultatet er på Dansk
Nyhed! PrivatVisning
Beta文章浏览阅读8.5k次，点赞7次，收藏23次。本文详细解析了PyTorch中view函数的使用方法及其与contiguous函数的关系。解释了为何某些情况下需要使用contiguous确保tensor在内存中连续分布，以便正确执行view操作。同时介绍了view函数中-1参数的含义，以及如何利用它进行灵活的张量重塑。
Kopieret
Se gemt version
Din søgning og dette resultat
- Den søgeord vises i resultatet: pytorch contiguous view
- Websiden matcher en eller flere af dine søgeord
- Andre hjemmesider, der indeholder dine søgeord, linker til dette resultat
- Resultatet er på Dansk
Nyhed! PrivatVisning
BetaOutput: torch.Size([6, 4]) In most cases, .reshape() is more flexible and safer to use, but .view() is more efficient when working with contiguous tensors. Conclusion. The .view() function in PyTorch is a powerful tool for reshaping tensors efficiently. It allows you to alter the shape of a tensor without changing its data, provided that the tensor is contiguous.
Kopieret
Se gemt version
Din søgning og dette resultat
- Den søgeord vises i resultatet: pytorch contiguous view
- Websiden matcher en eller flere af dine søgeord
- Andre hjemmesider, der indeholder dine søgeord, linker til dette resultat
- Resultatet er på Dansk
Nyhed! PrivatVisning
Betaview (dtype) → Tensor. Returns a new tensor with the same data as the self tensor but of a different dtype.. If the element size of dtype is different than that of self.dtype, then the size of the last dimension of the output will be scaled proportionally.For instance, if dtype element size is twice that of self.dtype, then each pair of elements in the last dimension of self will be combined ...
Kopieret
Se gemt version
Din søgning og dette resultat
- Den søgeord vises i resultatet: pytorch contiguous view
- Websiden matcher en eller flere af dine søgeord
- Andre hjemmesider, der indeholder dine søgeord, linker til dette resultat
- Resultatet er på Dansk
Nyhed! PrivatVisning
BetaSome tensor operations in PyTorch only work on contiguous tensors, such as view, […]. In that case, PyTorch will throw an informative exception and require us to call contiguous explicitly. It’s worth noting that calling contiguous will do nothing (and will not hurt performance) if the tensor is already contiguous. Deep Learning with PyTorch
Kopieret
Se gemt version
Din søgning og dette resultat
- Den søgeord vises i resultatet: pytorch contiguous view
- Websiden matcher en eller flere af dine søgeord
- Andre hjemmesider, der indeholder dine søgeord, linker til dette resultat
- Resultatet er på Dansk
