permute(dims),常用的维度转换方法 将tensor的维度换位      参数:dim(int)---换位顺序 >>>x = torch.randn(,,) >>>x.size() torch.size([,,]) >>>x.permute(,,).size() torch.size([,,]) contiguous() contiguous:view只能用在contiguous的variable上.如果在view之前用了transpose,…

连续张量理解和contiguous()方法使用,view和reshape的区别 待办 内存共享: 下边的x内存布局是从0开始的,y内存布局,不是从0开始的张量 For example: when you call transpose(), PyTorch doesn't generate new tensor with new layout, it just modifies meta information in Tensor object so offset and stride are f…

[转载]PyTorch上的contiguous 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/64551412 这篇文章写的非常好,我这里就不复制粘贴了,有兴趣的同学可以去看原文,我这里只摘录一些结论过来以便查询: PyTorch 提供了is_contiguous.contiguous(形容词动用)两个方法 ,分别用于判定Tensor是否是 contiguous 的,以及保证Tensor是contiguous的. is_contiguous直观的解释是Tensor底层一维数组元…

contiguous一般与transpose,permute,view搭配使用 即使用transpose或permute进行维度变换后,调用contiguous,然后方可使用view对维度进行变形. 具体原因我还没搞清,看到网上有两种说法,一种是维度变换后tensor在内存中不再是连续存储的,而view操作要求连续存储,所以需要contiguous,另一种是说维度变换后的变量是之前变量的浅复制,指向同一区域,即view操作会连带原来的变量一同变形,这是不合法的,所以也会报错,先甭管是哪个原因吧,…

[转载]PyTorch中permute的用法 来源:https://blog.csdn.net/york1996/article/details/81876886 permute(dims) 将tensor的维度换位. 参数:参数是一系列的整数,代表原来张量的维度.比如三维就有0,1,2这些dimension. 例: import torch import numpy as np a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]]) unpermuted=torch.tensor(a)…

Cat 对数据沿着某一维度进行拼接.cat后数据的总维数不变. 比如下面代码对两个2维tensor(分别为2*3,1*3)进行拼接,拼接完后变为3*3还是2维的tensor. import torch torch.manual_seed(1) x = torch.randn(2,3) y = torch.randn(1,3) print(x,y) 结果: 0.6614 0.2669 0.0617 0.6213 -0.4519 -0.1661 [torch.FloatTensor of size…

目录 gather squeeze expand sum contiguous softmax max argmax gather torch.gather(input,dim,index,out=None).对指定维进行索引.比如4*3的张量,对dim=1进行索引,那么index的取值范围就是0~2. input是一个张量,index是索引张量.input和index的size要么全部维度都相同,要么指定的dim那一维度值不同.输出为和index大小相同的张量. import torcha=t…

记录如何用Pytorch搭建LeNet-5,大体步骤包括:网络的搭建->前向传播->定义Loss和Optimizer->训练 # -*- coding: utf-8 -*- # All codes and comments from <<深度学习框架Pytorch入门与实践>> # Code url : https://github.com/zhouzhoujack/pytorch-book # lesson_2 : Neural network of PT(Py…

目录 Pytorch版本yolov3源码阅读 1. 阅读test.py 1.1 参数解读 1.2 data文件解析 1.3 cfg文件解析 1.4 根据cfg文件创建模块 1.5 YOLOLayer 1.6 初始化模型 1.7 加载权重 1.8 计算mAP 2. 阅读train.py 2.1 参数解读 2.2 随机初始化 2.3 设置优化器 2.4 更新优化器 2.5 loss指标 2.6 checkpoint相关 3. 阅读detect.py 3.1 参数解读 3.2 预测框的获取 3.2 核…

[ 今天最开心的事情! ] PyTorch的stable版本更新为1.0之后,原本3D模型无脑out of memory.3D模型torch.backends.cudnn.benchmark必须False的问题总算解决了!!!*★,°*:.☆(￣▽￣)/$:*.°★* . 在训练ResNet50 I3D时发现,benchmark在3D模型训练时仍然要为False! [ PyTorch基础API ] PyTorch中基础API包括: Network architecture: torch.nn.M…