torch.tensor.view

时间: 2023-09-19 08:07:22 浏览: 220
torch.tensor.view()是一个用于改变tensor形状的方法。它返回一个新的tensor，该tensor具有与给定的尺寸参数相同的形状。该方法类似于torch.reshape()，但有一些区别。view()不会重新拷贝数据，而是直接在原有tensor的基础上改变形状，因此它是一种内存高效的操作。 具体来说，当使用view()方法时，返回的新tensor与给定的尺寸参数相同，即具有相同的维度和元素数量，但可能具有不同的存储顺序。这意味着view()方法可以用于改变tensor的形状，但不能用于改变存储顺序。 需要注意的是，view()方法只能用于改变tensor的形状，而不能用于改变tensor的尺寸。尺寸的改变需要使用resize()或resize_()方法。此外，view()方法返回的新tensor与原始tensor共享内存，因此对其中一个进行修改会影响到另一个。 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="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [pytorch中torch.max和Tensor.view函数用法详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38697063/13761162)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [【Pytorch】torch.Tensor.view()](https://blog.csdn.net/weixin_44225182/article/details/126655324)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [PyTorch中的torch.Tensor.view()和torch.Tensor.view_as()的用法详解](https://blog.csdn.net/gongxifacai_believe/article/details/121278968)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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state = torch.tensor.view(-1, 2) AttributeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute 'view'

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def update(self, transition_dict): states = torch.tensor(transition_dict['states'], dtype=torch.float).to(self.device) actions = torch.tensor(transition_dict['actions']).view(-1, 1).to( self.device) rewards = torch.tensor(transition_dict['rewards'], dtype=torch.float).view(-1, 1).to(self.device) next_states = torch.tensor(transition_dict['next_states'], dtype=torch.float).to(self.device) dones = torch.tensor(transition_dict['dones'], dtype=torch.float).view(-1, 1).to(self.device) q_values = self.q_net(states).gather(1, actions) # Q值 # 下个状态的最大Q值 max_next_q_values = self.target_q_net(next_states).max(1)[0].view( -1, 1) q_targets = rewards + self.gamma * max_next_q_values * (1 - dones ) # TD误差目标 dqn_loss = torch.mean(F.mse_loss(q_values, q_targets)) # 均方误差损失函数 self.optimizer.zero_grad() # PyTorch中默认梯度会累积,这里需要显式将梯度置为0 dqn_loss.backward() # 反向传播更新参数 self.optimizer.step() 解释

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根据这个代码片段，训练数据应该包含以下内容： 1. 图像序列数据：包含时间序列长度为T，每个时间点有N个相机的图像数据，每个图像数据有3个通道，高度为H，宽度为W。 2. 相机内参数据：包含时间序列长度为T，每个...

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python 中 torch.tensor(xyxy).view(-1, 4) 是什么意思

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class K_a(nn.Module): def __init__(self,in_dim, **kwargs): super(K_a, self).__init__(**kwargs) self.r_sigma = torch.nn.Parameter(torch.tensor(1.0), requires_grad=True) self.alpha = torch.nn.Parameter(torch.tensor(1.0), requires_grad=True) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): b, c, h, w = x.size() y = x.view(b*c,h,w) m = torch.unsqueeze(y, axis=1) n = torch.unsqueeze(y, axis=2) diff = m -n dist = torch.norm(diff, p=2, dim=1) k = torch.exp(-dist ** 2 * self.r_sigma) k = k.view(b, c, h, w) k = self.sigmoid(k) k = k * x return k 这段代码是要实现什么功能？并且每句代码的含义

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a = torch.tensor([[1.0,2.0,3.0], [4.0,5.0,6.0], [7.0,8.0,9.0]]) b = torch.tensor([[0.1,0.1,0.1], [0.1,0.1,0.1], [0.1,0.1,0.1]]) # 将a和b转换为卷积需要的形状 a = a.view(1, 1, 3, 3) b = b.view(1, 1, 3,...

D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:530: UserWarning: Using a target size (torch.Size([1, 1])) that is different to the input size (torch.Size([])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) C:\Users\Lenovo\AppData\Local\Temp\ipykernel_14428\2293198162.py:470: UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor). state = torch.tensor(state,dtype=torch.float32).view(1, -1)

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class ArcFaceLoss(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features, s=35.0, m=0.25): super(ArcFaceLoss, self).__init__() self.s = s self.m = m self.in_features = in_features self.out_features = out_features self.weight = nn.Parameter(torch.FloatTensor(out_features, in_features)) nn.init.xavier_uniform_(self.weight) def forward(self, x, label): cosine = F.linear(F.normalize(x), F.normalize(self.weight)) sine = torch.sqrt(1.0 - torch.pow(cosine, 2)) phi = cosine * torch.cos(torch.tensor(self.m)) - sine * torch.sin(torch.tensor(self.m)) one_hot = torch.zeros(cosine.size(), device=x.device) one_hot.scatter_(1, label.view(-1, 1).long(), 1) logits = (one_hot * phi) + ((1.0 - one_hot) * cosine) logits *= self.s return logits.mean(dim=0).sum()根据这个类写出数学公式

这个类实现了ArcFace损失函数，其数学公式为： $$L_{arcface}=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\log\frac{e^{s\cdot\cos(\theta_{y_i}+m)}}{e^{s\cdot\cos(\theta_{y_i}+m)}+\sum_{j\neq y_i}e^{s\cdot\cos\theta_j}}$$ ...

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