pytorch学习中关于torch.view的疑惑

遥山隐隐 2019-04-07 04:47:14

请问图里的-1是什么意思啊？

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new_delete_ 2020-03-08

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-1类似于占位的意思，要根据其他维度来推出真实值。比如你这个例子中，x是4x4的张量，z=x.view(-1, 8), 16 / 8 = 2，所以实际上z为2x8的张量

天下第一小白 2020-01-01

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-1是自适应的意思，你指定第二个位置是8，第一个位置自适应，也就是它会自动帮你把前面数组分为8列，行数由你数组元素个数决定，16个元素只能分为2行了，32个元素，他就会帮你分为4行

CWQFOREVER 2019-11-04

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原来的x是4x4的一个矩阵，那么x.view(-1,8）则表示将其划分为8列的数组，总共16个数字，那么只能分为两行，也就是说-1是个未知数，由程序自己去推导-1的值，而前面所说的两行也就是程序自己推导出来的，此时-1就等于了2

wsxzhbzl 2019-08-21

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图的-1代表的是自动填充的维度，指定了8，则size=16=2X8

qq_40432263 2019-07-22

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-1表示自动计算，16个元素，可以写成4*4或2*8样式的，16/8=2，-1此时就是2

LKlk7>| 2019-06-20

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view(-1,8)中的-1表示自动计算行数，就上面的例子来说和view(2,8)的效果相同

遥山隐隐 2019-04-14

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tensor.mean()是什么意思啊？

Pytorch-view的用法在pytorch中view函数的作用为重构张量的维度，相当于numpy中resize（）的功能，但是用法可能不太一样。如下例所示比如 import torch a=torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]]) b=torch.Tensor([1,2,3,4,5,6]) print(a.view(1,6)) print(b.view(1,6...

文章目录官方文档中torch.gather的用法torch.gather应用总结官方文档中torch.gather的用法 torch.gather(input, dim, index, out=None) → Tensor Gathers values along an axis specified by dim. For a 3-D tensor the output is specified by: out[i][j][k] = input[index[i][j][k]

torch.mul() 、 torch.mm() 及torch.matmul()的区别一、简介 torch.mul(a, b) 是矩阵a和b对应位相乘，a和b的维度必须相等，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(1, 2)，返回的仍是(1, 2)的矩阵； torch.mm(a, b) 是矩阵a和b矩阵相乘，比如a的维度是(1, 2)，b的维度是(2, 3)，返回的就是(1, 3)的矩阵。 torch.bmm() 强制规定维度和大小相同 torch.matmul() 没有强制规定维度和大小，可以用利用广

当tensor是连续的，torch.reshape() 和 torch.view()这两个函数的处理过程也是相同的，即两者均不会开辟新的内存空间，也不会产生数据的副本，只是改变了tensor的头信息区，如stride, 并没有修改这个tensor的存储区 Storage。当处理的tensor是非连续性的(contiguous) view()：在调用view()函数之前需要先调用 contiguous()方法，即x.contiguous().view()。

函数，用于高效地调整张量（tensor）的形状。可以重新组织张量的数据而不改变其内容，使我们能够更灵活地处理和操作数据。

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