torch.contiguous()

时间: 2023-04-12 13:04:40 浏览: 187
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pytorch torch.expand和torch.repeat的区别详解

torch.contiguous()是一个Tensor方法，用于返回一个连续的Tensor，即在内存中连续存储的Tensor。如果Tensor不是连续的，该方法会返回一个新的Tensor，该Tensor的数据是连续的，但是与原来的Tensor不共享存储空间。该方法通常用于提高Tensor的计算效率。
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torch.stack()是PyTorch库中的一个函数，主要用于将多个形状相同的张量沿着一个新的维度进行拼接，形成一个多维张量。这个操作在处理序列数据或构建深度学习模型，尤其是自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）...
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pytorch-contiguous() 函数.pdf

y = torch.transpose(x, 0, 1).contiguous() print("修改前：") print("x-", x) print("y-", y) print("\n修改后：") y[0, 0] = 11 print("x-", x) print("y-", y) 输出结果： 修改前： x- tensor([[ 1....

x = batch[k] if len(x.shape) == 3: x = x[..., None] x = x.permute(0, 3, 1, 2).to(memory_format=torch.contiguous_format).float()逐行解析

这段代码用于对输入数据进行预处理，包括以下几个步骤： 1. 取出batch中键值为k的数据，并将其赋值给变量x。这里的batch就是一个批次数据，包含多个样本，k可以是一个整数，也可以是一个字符串，用于指定要取出的...

x = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous() x = torch.mul(weight_bn, x) x = x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous()

这段代码是用于实现卷积神经网络中的批量归一化操作。首先，将输入张量x的维度进行调整，使得通道维度(C)在最后一个维度上。然后，对调整后的张量x进行乘法运算，乘以批量归一化层的权重(Weight_BN)。...

x = torch.transpose(x, 1, 2).contiguous()

这行代码的作用是将张量 x 进行转置，将第1维和第2维互换位置，并且使得转置后的新张量在内存中是连续存储的（即内存地址是连续的）。这通常是为了优化计算速度，因为在某些情况下，非连续存储的张量会导致内存访问...

class srmNeuronFunc(object): funclists = ['srm_forward<float>', 'srm_backward<float>'] cu_module = cp.RawModule(code=CU_SOURCE_CODE_RAW_STRING, options=('-std=c++11', '-I ' + _CURPATH), name_expressions=funclists) neuron_FP = cu_module.get_function(funclists[0]) neuron_BP = cu_module.get_function(funclists[1]) @staticmethod def forward(inputs: Tensor, taum: float, taus: float, e_taug: float, v_th: float) -> List[Tensor]: spikes = torch.zeros_like(inputs) delta_ut = torch.zeros_like(inputs) delta_u = torch.zeros_like(inputs) B, T, dim = *inputs.shape[:2], inputs[0][0].numel() with cp.cuda.Device(inputs.get_device()): srmNeuronFunc.neuron_FP(((B * dim + 1023) // 1024,), (1024,), ( tensor_to_cparray(inputs.contiguous()), tensor_to_cparray(spikes.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_ut.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_u.contiguous()), cp.float32(taum), cp.float32(taus), cp.float32(e_taug), cp.float32(v_th), cp.int32(B), cp.int32(T), cp.int32(dim) )) return spikes, delta_ut, delta_u @staticmethod def backward(grad_out: Tensor, delta_ut: Tensor, delta_u: Tensor, spikes: Tensor, epsw: Tensor, epst: Tensor) -> List[Tensor]: grad_w = torch.zeros_like(grad_out) grad_t = torch.zeros_like(grad_out) B, T, dim = *grad_out.shape[:2], grad_out[0][0].numel() with cp.cuda.Device(grad_out.get_device()): srmNeuronFunc.neuron_BP(((B * dim + 1023) // 1024,), (1024,), ( tensor_to_cparray(grad_out.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_ut.contiguous()), tensor_to_cparray(delta_u.contiguous()), tensor_to_cparray(spikes.contiguous()), tensor_to_cparray(epsw), tensor_to_cparray(epst), tensor_to_cparray(grad_w.contiguous()), tensor_to_cparray(grad_t.contiguous()), cp.int32(B), cp.int32(T), cp.int32(dim) )) return grad_w, grad_t

这是一个使用 CuPy 实现的神经元函数。它包括了前向传播和反向传播两个函数。前向传播函数将输入张量作为参数，计算输出张量，并返回输出张量、delta_ut 张量和 delta_u 张量。反向传播函数将输出梯度、delta_ut ...

for (x, l, c) in zip(featrue, self.loc, self.conf): loc.append(l(x).permute(0, 2, 3, 1).contiguous()) conf.append(c(x).permute(0, 2, 3, 1).contiguous()) loc = torch.cat([o.view(o.size(0), -1) for o in loc], 1) conf = torch.cat([o.view(o.size(0), -1) for o in conf], 1)

这是一段代码，它正在处理某些特征、位置和置信度信息，通过调用某些函数来对这些信息进行处理和转换。具体功能需要查看函数的实现和上下文的代码才能确定。如果你有更具体的问题或需要更深入的解释，可以提供更多的...

y_f_hat1, y_f_hat2 = meta_net(image) y_f_hat1 = torch.softmax(interp_target(y_f_hat1), dim=1).permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, args.num_classes) y_f_hat2 = torch.softmax(interp_target(y_f_hat2), dim=1).permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, args.num_classes)

2. torch.softmax(interp_target(y_f_hat1), dim=1) 和 torch.softmax(interp_target(y_f_hat2), dim=1)：分别对两个输出进行插值、归一化和维度调整等操作，以便于将其转换为可以计算损失函数的形式。 3. .permute...

edge_index = torch.tensor(list(G.edges)).t().contiguous()报错ValueError: too many dimensions 'str'

这个错误的原因是 list(G.edges) 返回的是字符串类型，而 torch.tensor() 函数只接受数字类型...edge_index = torch.tensor(edges).t().contiguous() 请注意，这只是一个示例代码，具体实现细节可能因数据集而异。

def forward(self, l, ab, y, idx=None): K = int(self.params[0].item()) T = self.params[1].item() Z_l = self.params[2].item() Z_ab = self.params[3].item() momentum = self.params[4].item() batchSize = l.size(0) outputSize = self.memory_l.size(0) # the number of sample of memory bank inputSize = self.memory_l.size(1) # the feature dimensionality # score computation if idx is None: # 用 AliasMethod 为 batch 里的每个样本都采样 4096 个负样本的 idx idx = self.multinomial.draw(batchSize * (self.K + 1)).view(batchSize, -1) # sample positives and negatives idx.select(1, 0).copy_(y.data) # sample weight_l = torch.index_select(self.memory_l, 0, idx.view(-1)).detach() weight_l = weight_l.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_ab = torch.bmm(weight_l, ab.view(batchSize, inputSize, 1)) # sample weight_ab = torch.index_select(self.memory_ab, 0, idx.view(-1)).detach() weight_ab = weight_ab.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_l = torch.bmm(weight_ab, l.view(batchSize, inputSize, 1)) if self.use_softmax: out_ab = torch.div(out_ab, T) out_l = torch.div(out_l, T) out_l = out_l.contiguous() out_ab = out_ab.contiguous() else: out_ab = torch.exp(torch.div(out_ab, T)) out_l = torch.exp(torch.div(out_l, T)) # set Z_0 if haven't been set yet, # Z_0 is used as a constant approximation of Z, to scale the probs if Z_l < 0: self.params[2] = out_l.mean() * outputSize Z_l = self.params[2].clone().detach().item() print("normalization constant Z_l is set to {:.1f}".format(Z_l)) if Z_ab < 0: self.params[3] = out_ab.mean() * outputSize Z_ab = self.params[3].clone().detach().item() print("normalization constant Z_ab is set to {:.1f}".format(Z_ab)) # compute out_l, out_ab out_l = torch.div(out_l, Z_l).contiguous() out_ab = torch.div(out_ab, Z_ab).contiguous() # # update memory with torch.no_grad(): l_pos = torch.index_select(self.memory_l, 0, y.view(-1)) l_pos.mul_(momentum) l_pos.add_(torch.mul(l, 1 - momentum)) l_norm = l_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_l = l_pos.div(l_norm) self.memory_l.index_copy_(0, y, updated_l) ab_pos = torch.index_select(self.memory_ab, 0, y.view(-1)) ab_pos.mul_(momentum) ab_pos.add_(torch.mul(ab, 1 - momentum)) ab_norm = ab_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_ab = ab_pos.div(ab_norm) self.memory_ab.index_copy_(0, y, updated_ab) return out_l, out_ab

这是一个 Python 中定义的函数，函数名为 forward。该函数有五个参数：l、ab、y、idx 和 self。其中，self 是该类的实例对象，l、ab、y、idx 为输入的数据，分别代表亮度、颜色和标签，其中 idx 可以为 None。...

def get_input(self, batch, k): x = batch[k] if len(x.shape) == 3: x = x[..., None] x = x.permute(0, 3, 1, 2).to(memory_format=torch.contiguous_format).float() if self.batch_resize_range is not None: lower_size = self.batch_resize_range[0] upper_size = self.batch_resize_range[1] if self.global_step <= 4: # do the first few batches with max size to avoid later oom new_resize = upper_size else: new_resize = np.random.choice(np.arange(lower_size, upper_size+16, 16)) if new_resize != x.shape[2]: x = F.interpolate(x, size=new_resize, mode="bicubic") x = x.detach() return x解析

这段代码是一个函数get_input，它用于将输入数据batch中的指定键值k取出来，并做一些预处理，最终返回一个张量x。具体来说，该函数的实现包括以下几个步骤： 1. 取出batch中键值为k的数据，并将其赋值给变量x。...

def entropy_fn(map, point_number): map[map < 0.5] = 0 # index = 1 # for i in range(len(map)): # for j in range(len(map[i])): # if map[i][j] != 0: # index = index + 1 # print("index, point_number:", index, point_number) map = torch.tensor(map) entropy = ((-1) * map.contiguous().view(-1) * torch.log2(map.contiguous().view(-1) + 1e-7)).sum() / point_number return entropy.item()

这是一个计算熵的函数。它接受一个名为map的数组和point_number作为参数。在函数中，map数组中小于0.5的元素被设置为0。然后，函数将map转换为一个PyTorch张量。接下来，函数计算熵的值，通过将map展平成...

for img_a, att_a in progressbar(train_dataloader): attgan.train() img_a = img_a.cuda() if args.gpu else img_a att_a = att_a.cuda() if args.gpu else att_a idx = torch.randperm(len(att_a)) att_b = att_a[idx].contiguous() att_a = att_a.type(torch.float) att_b = att_b.type(torch.float) att_a_ = (att_a * 2 - 1) * args.thres_int

使用 torch.randperm(len(att_a)) 生成一个随机排列的索引，用于对属性数据进行乱序操作。然后，通过索引将 att_a 中的属性值重新排序得到 att_b。 之后，使用 .type(torch.float) 将属性数据的类型转换为...

TypeError: empty() received an invalid combination of arguments - got (tuple, dtype=NoneType, device=NoneType), but expected one of: * (tuple of ints size, *, tuple of names names, torch.memory_format memory_format, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad) * (tuple of ints size, *, torch.memory_format memory_format, Tensor out, torch.dtype dtype, torch.layout layout, torch.device device, bool pin_memory, bool requires_grad)

1. empty(size, *, names=None, memory_format=torch.contiguous_format, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) 2. empty(size, *, memory_format=torch.contiguous_format, out...

-torch.empty_like(logits, memory_format=torch.legacy_contiguous_format).exponential_().log()

其中，memory_format=torch.legacy_contiguous_format是为了确保新的tensor在内存中是连续存储的，以便后续计算的效率。 这段代码通常用于计算logits tensor的softmax分布，即将logits tensor中的每个元素作为指数...

class GatherOperation(Function): @staticmethod def forward(ctx, features: torch.Tensor, idx: torch.Tensor) -> torch.Tensor: """ :param ctx: :param features: (B, C, N) :param idx: (B, npoint) index tensor of the features to gather :return: output: (B, C, npoint) """ assert features.is_contiguous() assert idx.is_contiguous() B, npoint = idx.size() _, C, N = features.size() output = torch.cuda.FloatTensor(B, C, npoint) pointnet2.gather_points_wrapper(B, C, N, npoint, features, idx, output) ctx.for_backwards = (idx, C, N) return output @staticmethod def backward(ctx, grad_out): idx, C, N = ctx.for_backwards B, npoint = idx.size() grad_features = Variable(torch.cuda.FloatTensor(B, C, N).zero_()) grad_out_data = grad_out.data.contiguous() pointnet2.gather_points_grad_wrapper(B, C, N, npoint, grad_out_data, idx, grad_features.data) return grad_features, None gather_operation = GatherOperation.apply

这是一个 PyTorch 自定义函数 GatherOperation，用于实现从给定张量中根据索引提取特定元素的功能。具体地，输入 features 是形状为 (B, C, N) 的张量，表示 B 个样本中每个样本的 N 个特征向量，每个向量有 C 个...

y_f_hat1 = torch.softmax(interp_target(y_f_hat1), dim=1).permute(0, 2, 3, 1).contiguous().view(-1, args.num_classes)

2. torch.softmax(interp_target(y_f_hat1), dim=1)：对插值后的输出进行 softmax 操作，以便于将其归一化为概率分布。 3. .permute(0, 2, 3, 1)：将 softmax 后的张量维度进行调整，以便于将其转换为二维的矩阵...

x_cat = torch.cat(x_shift, 1) # 在dim = 1 维度上进行拼接 x_cat = torch.narrow(x_cat, 2, self.pad, H) # 切片[self.pad,self.pad+H] x_s = torch.narrow(x_cat, 3, self.pad, W) # H=W=14 x_s = x_s.reshape(B, C, H * W).contiguous() x_shift_r = x_s.transpose(1, 2) x = self.fc1(x_shift_r) x = self.dwconv(x, H, W) x = self.act(x) x = self.drop(x)

然后使用contiguous()函数确保张量是连续内存布局。 随后，使用x_s.transpose(1, 2)将张量x_s进行转置操作，交换第1维度和第2维度。结果是一个形状为(B, H * W, C)的张量，其中C表示通道数。 然后，将转置...
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