tensor.view()

时间: 2023-04-01 09:04:11 浏览: 86
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pytorch中torch.max和Tensor.view函数用法详解

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tensor.view() 是 PyTorch 中的一个函数，用于改变张量的形状，即改变张量的维度和大小，但不改变张量中的元素。它返回一个新的张量，该张量与原始张量共享数据存储空间，因此在新张量中的任何修改都会反映在原始张量中。
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1.tensor.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不会改变自身数据，返回的新的tensor与源tensor共享内存，即更改其中一个，另外一个也会跟着改变。 例： In： import ...

torch.tensor.view

更多关于torch.tensor.view()的详细信息可以参考官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.view.html#torch.Tensor.view<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class=...

def forward(self, inputs): tensor = inputs.view(-1, 3, 32, 32) tensor = F.relu(self.conv1(tensor)) tensor = self.pool1(tensor) tensor = F.relu(self.conv2(tensor)) tensor = self.pool2(tensor) tensor = F.relu(self.conv3(tensor)) # print(tensor.shape) # raise(1) tensor = tensor.view(-1, 8*8*128) tensor = F.relu(self.fc1(tensor)) tensor = self.fc2(tensor) return tensor

7. 将这个张量展平成一个一维张量 tensor.view(-1, 8*8*128)，其中 8*8*128 是第三个卷积层输出的特征图大小。 8. 对这个一维张量执行第一个全连接操作 self.fc1(tensor)，并将输出张量传递给 ReLU 激活函数 F....

torch.tensor.view()

torch.tensor.view() 是 PyTorch 中的一个函数，它可以将一个 tensor 重塑成一个新的 tensor，新的 tensor 与原 tensor 具有相同的数据，但是形状不同。这个函数可以用于改变 tensor 的维度，例如将一个二维 tensor ...

torch中tensor.view

在PyTorch中，tensor.view()是用于改变张量形状的方法。它返回一个与原始张量具有相同数据的新张量，但具有不同的形状。这种操作通常用于重塑张量以适应不同的计算需求。 view()方法的使用方式如下： python...

pytorch tensor.view(-1)

tensor.view(-1)是一种PyTorch张量操作，用于将张量的形状（shape）转换为一维数组。具体地说，-1参数告诉PyTorch自动计算数组的长度以适应原始张量的大小。这种操作通常用于将张量展平为一维，并将其传递给神经...

torch.tensor.view(-1)转换为tensorflow代码

在 TensorFlow 中，可以使用 tf.reshape() 函数来实现 torch.tensor.view(-1) 的功能。具体实现可以参考下面的代码示例： python import tensorflow as tf # 假设有一个形状为 [2, 3, 4] 的张量 x x = tf....

def forward(self, inputs): tensor = inputs.view(-1, 1, 28, 28) #尺寸 tensor = F.relu(self.conv1(tensor)) tensor = self.pool1(tensor) tensor = F.relu(self.conv2(tensor)) tensor = self.pool2(tensor) tensor = F.relu(self.conv3(tensor)) tensor = tensor.view(-1, 7*7*120) tensor = F.relu(self.fc1(tensor)) tensor = self.fc2(tensor) return tensor 解释代码，尤其第二句

它接受一个输入张量 inputs，然后通过一系列操作将其转换为一个输出张量 tensor。 在第二句代码中，inputs.view(-1, 1, 28, 28) 是对输入张量进行形状变换的操作。这里的 -1 表示根据输入张量的大小自动...

tensor.view(batch_size, -1)是什么意思

在PyTorch中，tensor.view(batch_size, -1)的作用是将一个tensor的形状改变为指定的形状(batch_size, -1)。 其中batch_size是指定的batch大小，而-1表示该维度的大小应该被自动计算，以保持原有tensor中...

state = torch.tensor.view(-1, 2) AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'view'

这个错误提示说明您调用了一个 Python 内置函数或方法的 view 属性，而非 PyTorch 的 Tensor 对象的 view 方法。请检查您的代码，确认您是否正确地创建了 PyTorch 的 Tensor 对象，并在其上调用了 view 方法。如果您...

tensor.contiguous().view(-1)

这行代码的作用是将一个 Tensor 进行内存连续化操作，然后将其形状...使用 contiguous() 函数可以实现这一功能，view() 函数则可以将其形状改变为指定的形状。在这行代码中，-1 表示将原 Tensor 扁平化成 1 维的形状。

pytorch tensor.max view

在PyTorch中，tensor.max函数用于获取张量在某个维度上的最大值。而view函数则用于改变张量的维度大小，以确保计算正确。 具体来说，使用torch.max()函数来获取张量在某个维度上的最大值。该函数有两个参数：dim和...

解释代码：if __name__ == '__main__': ae_path = '../results/AE/best.pth' img_path = '../data/comsol_format_figures_simplify_copy' ae_model = AE(features_num = 700) ae_model.load_state_dict(torch.load(ae_path)) ae_model.eval() for idx, filename in enumerate(os.listdir(img_path)): img = cv2.imread(img_path + '/' + filename, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 灰度图读取图片 img_tensor = transforms.ToTensor()(img) img_tensor = img_tensor.view(1, 1, 128, 128) output, features = ae_model(img_tensor) arr = features.detach().numpy() file_dir = '../data/mlp_train/output_' + str(idx + 1) + '.txt' np.savetxt(file_dir, arr)

8. 使用 transforms.ToTensor() 将图像转换为张量，并将其形状调整为 (1, 1, 128, 128)。 9. 将调整后的图像张量输入到 ae_model 中，获取输出 output 和特征 features。 10. 将特征 features 转换为 numpy 数组，并...

tensor.transpose

例如，tensor.view()可以改变张量的形状，而tensor.squeeze()和tensor.unsqueeze()可以压缩或扩展张量的维度，tensor.resize_()可以调整张量的大小，而tensor.reshape()可以改变张量的形状和维度。 当然，tensor....

tensor.resize

- *1* *3* [tensor中的view()、sequeeze()、resize()操作](https://blog.csdn.net/weixin_38664232/article/details/104539351)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_...

def collect(self, interaction, scores_tensor, full=False): """collect the topk intermediate result of one batch, this function mainly implements padding and TopK finding. 收集一个批次的topk中间结果，该函数主要实现填充和topk查找，在每批结束时调用 Args: interaction (Interaction): :class:AbstractEvaluator of the batch scores_tensor (tensor): the tensor of model output with size of (N, ) full (bool, optional): whether it is full sort. Default: False. """ user_len_list = interaction.user_len_list if full is True: scores_matrix = scores_tensor.view(len(user_len_list), -1) else: scores_list = torch.split(scores_tensor, user_len_list, dim=0) scores_matrix = pad_sequence(scores_list, batch_first=True, padding_value=-np.inf) # nusers x items # get topk _, topk_index = torch.topk(scores_matrix, max(self.topk), dim=-1) # nusers x k return topk_index是什么意思

如果full为True，则将scores_tensor视为一个二维矩阵，其中每行代表一个用户对所有项目的打分；否则，将scores_tensor按用户分组，并使用pad_sequence函数将它们填充到相同的长度。然后，它使用torch.topk函数获取每...
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