Új! Privát Nézet
Béta
So a.view(-1,1) will result in a vector with the dimension 17x1 because there are 17 values - so v.view(1,-1) will result in a 1x17 vector.. . – Yuna Commented Jun 11, 2018 at 7:31
Másolva 
Az Ön keresése és ez az eredmény
- A keresési kifejezés megjelenik az eredményben: pytorch tensor view 1
- A weboldal egyezik egy vagy több keresési kifejezéssel
- Más weboldalak, amelyek tartalmazzák a keresési kifejezéseket, erre az eredményre mutatnak
- Az eredmény nyelve magyar
Új! Privát Nézet
Bétaview (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 ...
Az Ön keresése és ez az eredmény
- A keresési kifejezés megjelenik az eredményben: pytorch tensor view 1
- A weboldal egyezik egy vagy több keresési kifejezéssel
- Más weboldalak, amelyek tartalmazzák a keresési kifejezéseket, erre az eredményre mutatnak
- Az eredmény nyelve magyar
Új! Privát Nézet
Béta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。
Az Ön keresése és ez az eredmény
- A keresési kifejezés megjelenik az eredményben: pytorch tensor view 1
- A weboldal egyezik egy vagy több keresési kifejezéssel
- Más weboldalak, amelyek tartalmazzák a keresési kifejezéseket, erre az eredményre mutatnak
- Az eredmény nyelve magyar
Új! Privát Nézet
BétaThe view(-1) operation flattens the tensor, if it wasn’t already flattened as seen here:. x = torch.randn(2, 3, 4) print(x.shape) > torch.Size([2, 3, 4]) x = x.view(-1) print(x.shape) > torch.Size([24]) It’ll modify the tensor metadata and will not create a copy of it.
Az Ön keresése és ez az eredmény
- A keresési kifejezés megjelenik az eredményben: pytorch tensor view 1
- A weboldal egyezik egy vagy több keresési kifejezéssel
- Más weboldalak, amelyek tartalmazzák a keresési kifejezéseket, erre az eredményre mutatnak
- Az eredmény nyelve magyar
Új! Privát Nézet
Bétatensor.view(*shape) tensor: The original tensor you want to reshape. shape: The desired shape of the output tensor. This can be a tuple of integers or a series of comma-separated integers representing the new shape. Practical Examples of .view() in PyTorch Example 1: Basic Reshaping. Suppose you have a 2D tensor and want to reshape it into a 1D ...
Az Ön keresése és ez az eredmény
- A keresési kifejezés megjelenik az eredményben: pytorch tensor view 1
- A weboldal egyezik egy vagy több keresési kifejezéssel
- Más weboldalak, amelyek tartalmazzák a keresési kifejezéseket, erre az eredményre mutatnak
- Az eredmény nyelve magyar
Új! Privát Nézet
BétaTypically a PyTorch op returns a new tensor as output, e.g. add(). But in case of view ops, outputs are views of input tensors to avoid unnecessary data copy. No data movement occurs when creating a view, view tensor just changes the way it interprets the same data. Taking a view of contiguous tensor could potentially produce a non-contiguous ...
Az Ön keresése és ez az eredmény
- A keresési kifejezés megjelenik az eredményben: pytorch tensor view 1
- A weboldal egyezik egy vagy több keresési kifejezéssel
- Más weboldalak, amelyek tartalmazzák a keresési kifejezéseket, erre az eredményre mutatnak
- Az eredmény nyelve magyar
Új! Privát Nézet
Bétaview() reshapes the tensor without copying memory, similar to numpy's reshape(). Given a tensor a with 16 elements:. import torch a = torch.range(1, 16) To reshape this tensor to make it a 4 x 4 tensor, use:. a = a.view(4, 4) Now a will be a 4 x 4 tensor.Note that after the reshape the total number of elements need to remain the same.
Az Ön keresése és ez az eredmény
- A keresési kifejezés megjelenik az eredményben: pytorch tensor view 1
- A weboldal egyezik egy vagy több keresési kifejezéssel
- Más weboldalak, amelyek tartalmazzák a keresési kifejezéseket, erre az eredményre mutatnak
- Az eredmény nyelve magyar
Új! Privát Nézet
Béta文章浏览阅读2.3w次，点赞27次，收藏82次。最近使用PyTorch编写程序，经常会遇到tensor_data.contiguous().view(-1)，以此记录下其用法。view()函数用法示例及其参数详解首先，view( ) 是对 PyTorch 中的 Tensor 操作的，若非 Tensor 类型，可使用 data = torch.tensor(data)来进行转换。(1) 作用：该函数返回一个有__相同数据 ...
Az Ön keresése és ez az eredmény
- A keresési kifejezés megjelenik az eredményben: pytorch tensor view 1
- A weboldal egyezik egy vagy több keresési kifejezéssel
- Más weboldalak, amelyek tartalmazzák a keresési kifejezéseket, erre az eredményre mutatnak
- Az eredmény nyelve magyar
Új! Privát Nézet
Béta而 tensor view 机制的本质就是通过操作这三个属性，实现以不同的视角来解析同一段连续的内存。 下一节，将会逐个解读 Pytorch 中常用的一些 tensor view 操作。通过代码结合图示的方式，展示上述三个属性是如何推导得到的。 常用的 5 个 View op 详解 1. diagonal. 官方 ...
Az Ön keresése és ez az eredmény
- A keresési kifejezés megjelenik az eredményben: pytorch tensor view 1
- A weboldal egyezik egy vagy több keresési kifejezéssel
- Más weboldalak, amelyek tartalmazzák a keresési kifejezéseket, erre az eredményre mutatnak
- Az eredmény nyelve magyar
Új! Privát Nézet
BétaWhere: self: The input tensor that you want to reshape. *shape: Either a torch.Size object or a sequence of integers that specify the desired shape of the output tensor. You can also use -1 to infer the size of a dimension from the other dimensions.; However, Tensor.view() only works on contiguous tensors, which are tensors that are stored in contiguous memory.
Az Ön keresése és ez az eredmény
- A keresési kifejezés megjelenik az eredményben: pytorch tensor view 1
- A weboldal egyezik egy vagy több keresési kifejezéssel
- Más weboldalak, amelyek tartalmazzák a keresési kifejezéseket, erre az eredményre mutatnak
- Az eredmény nyelve magyar
