Nowość! Prywatny widok
Beta
The memory allocation is C contiguous if the rows are stored next to each other like this: This is what PyTorch considers contiguous. >>> t.is_contiguous() True PyTorch's Tensor class method stride() gives the number of bytes to skip to get the next element in each dimension >>> t.stride() (4, 1)
Skopiowano 
Zobacz wersję z pamięci podręcznej
Twoje wyszukiwanie i ten wynik
- Ten termin wyszukiwania pojawia się w wyniku: pytorch contiguous view
- Strona internetowa pasuje do jednego lub więcej Twoich terminów wyszukiwania
- Inne strony internetowe, które zawierają Twoje terminy wyszukiwania, prowadzą do tego wyniku
- Wynik jest w języku polski
Nowość! Prywatny widok
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 ...
Skopiowano
Zobacz wersję z pamięci podręcznej
Twoje wyszukiwanie i ten wynik
- Ten termin wyszukiwania pojawia się w wyniku: pytorch contiguous view
- Strona internetowa pasuje do jednego lub więcej Twoich terminów wyszukiwania
- Inne strony internetowe, które zawierają Twoje terminy wyszukiwania, prowadzą do tego wyniku
- Wynik jest w języku polski
Nowość! Prywatny widok
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
Skopiowano
Zobacz wersję z pamięci podręcznej
Twoje wyszukiwanie i ten wynik
- Ten termin wyszukiwania pojawia się w wyniku: pytorch contiguous view
- Strona internetowa pasuje do jednego lub więcej Twoich terminów wyszukiwania
- Inne strony internetowe, które zawierają Twoje terminy wyszukiwania, prowadzą do tego wyniku
- Wynik jest w języku polski
Nowość! Prywatny widok
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.
Skopiowano
Zobacz wersję z pamięci podręcznej
Twoje wyszukiwanie i ten wynik
- Ten termin wyszukiwania pojawia się w wyniku: pytorch contiguous view
- Strona internetowa pasuje do jednego lub więcej Twoich terminów wyszukiwania
- Inne strony internetowe, które zawierają Twoje terminy wyszukiwania, prowadzą do tego wyniku
- Wynik jest w języku polski
Nowość! Prywatny widok
BetaCall .contiguous() before .view(). So let’s call .contiguous() before the view call: y = y.contiguous() print(y.stride()) > (4, 1) y = y.view(-1) Now the memory layout is contiguous once again (have a look at the strides) and the view works just fine. I’m not completely sure, but I assume the contiguous call copies the memory to make it ...
Skopiowano
Zobacz wersję z pamięci podręcznej
Twoje wyszukiwanie i ten wynik
- Ten termin wyszukiwania pojawia się w wyniku: pytorch contiguous view
- Strona internetowa pasuje do jednego lub więcej Twoich terminów wyszukiwania
- Inne strony internetowe, które zawierają Twoje terminy wyszukiwania, prowadzą do tego wyniku
- Wynik jest w języku polski
Nowość! Prywatny widok
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。
Skopiowano
Zobacz wersję z pamięci podręcznej
Twoje wyszukiwanie i ten wynik
- Ten termin wyszukiwania pojawia się w wyniku: pytorch contiguous view
- Strona internetowa pasuje do jednego lub więcej Twoich terminów wyszukiwania
- Inne strony internetowe, które zawierają Twoje terminy wyszukiwania, prowadzą do tego wyniku
- Wynik jest w języku polski
Nowość! Prywatny widok
BetaThe key difference revolves around how PyTorch handles the underlying memory of the tensor.Non-Contiguous Memory If a tensor has been manipulated (e.g., by transposing or slicing), its data might be scattered in memory ... Contiguity Always be mindful of contiguity when using view(). Use contiguous() if needed. python pytorch ...
Skopiowano
Zobacz wersję z pamięci podręcznej
Twoje wyszukiwanie i ten wynik
- Ten termin wyszukiwania pojawia się w wyniku: pytorch contiguous view
- Strona internetowa pasuje do jednego lub więcej Twoich terminów wyszukiwania
- Inne strony internetowe, które zawierają Twoje terminy wyszukiwania, prowadzą do tego wyniku
- Wynik jest w języku polski
Nowość! Prywatny widok
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.
Skopiowano
Zobacz wersję z pamięci podręcznej
Twoje wyszukiwanie i ten wynik
- Ten termin wyszukiwania pojawia się w wyniku: pytorch contiguous view
- Strona internetowa pasuje do jednego lub więcej Twoich terminów wyszukiwania
- Inne strony internetowe, które zawierają Twoje terminy wyszukiwania, prowadzą do tego wyniku
- Wynik jest w języku polski
Nowość! Prywatny widok
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.
Skopiowano
Zobacz wersję z pamięci podręcznej
Twoje wyszukiwanie i ten wynik
- Ten termin wyszukiwania pojawia się w wyniku: pytorch contiguous view
- Strona internetowa pasuje do jednego lub więcej Twoich terminów wyszukiwania
- Inne strony internetowe, które zawierają Twoje terminy wyszukiwania, prowadzą do tego wyniku
- Wynik jest w języku polski
Nowość! Prywatny widok
BetaIn PyTorch, for a tensor x is x.reshape(shape) always equivalent to x.contiguous().view(shape)?
Skopiowano
Zobacz wersję z pamięci podręcznej
Twoje wyszukiwanie i ten wynik
- Ten termin wyszukiwania pojawia się w wyniku: pytorch contiguous view
- Strona internetowa pasuje do jednego lub więcej Twoich terminów wyszukiwania
- Inne strony internetowe, które zawierają Twoje terminy wyszukiwania, prowadzą do tego wyniku
- Wynik jest w języku polski
