torch tensor shape 从 3*,3 到 N,3,3。使用 repeat 而不要 expand

最新推荐文章于 2025-07-20 15:29:15 发布
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#python #深度学习 #机器学习

文章讲述了在Python代码中，原始的内存分配方式（unsqueeze和expand）导致同一个内存被多个索引访问引发错误。作者提供了一种解决方案，即通过`repeat`函数来正确地重复单个旋转矩阵，从而成功避免了错误。

下面的代码会导致 报错同一个内存被多个索引使用。需要改成 repeat

batch_rotation_matrix = single_rotation_matrix.unsqueeze(0).expand(N, -1, -1)

修改之后，成功运行：

batch_rotation_matrix = single_rotation_matrix.repeat(N, 1, 1)
大模型之使用PyTorch编写Meta的Llama 3实际功能代码（二）
大模型与Agent智能体
05-20 586
1、Llama开源模型家族大模型技术、工具和多模态详解：学员将深入了解Meta Llama 3的创新之处，比如其在语言模型技术上的突破，并学习到如何在Llama 3中构建trust and safety AI。8、Llama 3中的DPO原理、算法、组件及具体实现及算法进阶：学习Llama 3中结合使用PPO和DPO算法，剖析DPO的原理和工作机制，详细解析DPO中的关键算法组件，并通过综合项目八从零开始动手实现和测试DPO算法，同时课程将解密DPO进阶技术Iterative DPO及IPO算法。
你再也找不到更详细的3DGS教程了 —— 一万九千字长文解析3DGS
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2401_86810419的博客
07-26 3138
3D高斯溅射（3DGS）是一种高效的体渲染方法，通过模拟雪球抛掷的物理过程（Splatting）将3D高斯分布投影到2D平面生成图像。与NeRF的射线追踪不同，3DGS主动计算发光粒子对像素的影响，其核心流程包括：选择高斯核、投影变换（使用雅可比矩阵近似处理非线性透视投影）、足迹渲染（alpha-blending合成图像）。该方法利用高斯函数的数学特性（闭合性、降维不变性）和GPU并行优化实现实时渲染。训练过程基于COLMAP初始点云，通过自适应密度调整和屏幕空间裁剪优化高斯参数，但存在透明度截断策略僵化、
PyTorch Tensor 形状
jianghuixin
10-24 3628
查看张量形状 有两种方法查看张量形状:通过属性查看 Tensor.shape 通过方法查看 Tensor.size() 改变张量形状 Tensor.view() Tensor.reshape() 调整维度顺序 矩阵转置 Tensor.t() 交换两个维度 Tensor.transpose(dim0, dim1) 调整维度顺序 Tensor.permute(\*dims) 插入或移除维度 插入大小为 1 的维度 Tensor.unsqueeze(dim) 删除大小为 1 的维度 Tensor.squeeze
pytorch自学笔记2：关于tensor的shape初步理解
weixin_42229731的博客
02-14 4602
pytorch中的tensor的shape如何理解 首先，对于整数来说，如果要写一个大小为[4,3,2]的3Dtensor，那么首先tensor需要一个括号，并在里面再写4个括号 torch = torch.tensor([ [ ], [ ], [ ], []]) 再在四个括号里面，分别加上三个括号 torch = torch.tensor([ [],[],[] ],[ [],[],[] ],[ [],[],[] ],[ [],[],[] ]) 然后三个括号内分别有两个数字 ...
【新手向】PyTorch常用Tensor shape变换方法
Peter1146717850的博客
07-20 501
Tensor shape调整方法
关于numpy和torch.tensor中的size和shape
loveanddestiny的博客
12-31 3106
对于numpy中申请的array变量，size和shape是array类的成员属性： import numpy as np b = np.random.rand(2,3,5) print(b.size)##输出2*3*5=30，即array元素的个数 print(b.shape)##输出(2,3,5)的tuple,即array的维度， print(len(b))##使用len()函数，返回的是array的第一维值 对于torch.tensor ，shape是tensor的成员属性，size是tensor的
torch.size()和tensor.shape的区别
weixin_48192256的博客
11-08 1万+
@[TOC](torch.size()和tensor.shape的区别 今天我就来讲一下怎么理解在pytorch中对张量求维度的两个方法 首先来看一个例子： In：a = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) In：a.size() Out:torch.Size([2, 3]) In：a.shape Out:torch.Size([2, 3]) In：a.size(0) Out:2 In：a.size(1) Out:3 In：a.shape[0] Out:2 In：a.shape
x=torch.tensor(［1，2，3］) x.repeat(4,2)和x.repeat(4,2,1)有什么区别呢 请给我从各个维度全面分析
05-28
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) # 原始张量形状为 (2, 2) y = x.repeat(4, 2) # 在第一个维度上重复 4 次，在第二个维度上重复 2 次 print(y.shape) # 输出形状为 (8, 4) ``` #### 2. **`x.repeat(4, 2, 1)` ...
torch.tensor(n).shape=(1,2,16)复制n维成为[n,2,16]
05-10
可能用户的问题中的n是动态的，所以需要说明如何指定n的值，比如在expand中使用(n, -1, -1)，或者在repeat中使用(n,1,1)等。 最后，相关问题可以涉及expand和repeat的内存差异，如何动态调整维度，或者处理非连续...
pytorch中 tensor.repeat()函数用法
qq_43701910的博客
08-21 1146
用于进行张量数据复制和维度扩展的函数。参数是沿着维度重复的次数。正确使用例子：参数数量大于等于维度个数。
pytorch中tensor的shape属性输出结果解析
001
01-14 1877
在每种情况下，这些数字表示张量在各个维度上的长度或大小，它们的具体含义取决于张量在模型或计算中的角色。例如，在处理图像数据时，维度通常对应于颜色通道、像素的高度和宽度；而在处理一般的数据集时，它们可能对应于样本数和特征数。表示张量在其两个维度上的大小。在不同的上下文中，这可以有不同的含义。例如，它可能表示一个25x25的矩阵，或者是一个包含25个样本的数据集，每个样本有25个特征。中的位置和它们的值有特定的含义，这些含义通常与张量在何种计算中使用有关。属性描述了张量的维度。在PyTorch中，张量的。
pytorch: 获取 tensor 维度的方法：shape 和 size()
JEREMY的博客
02-19 1511
是其属性，而 size() 是其继承的方法，两者均可以获得 tensor 的维度。tensor 是类 Tensor() 的实例， 其中。的方法有两种：shape 和 size()shape是属性，使用中括号[]size是函数,使用（）pytorch 获取。
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本文是PyTorch入门教程的第一篇，详细解释了Tensors的操作
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1. 改变shape torch.reshape()、torch.view()可以调整Tensor的shape，返回一个新shape的Tensor，torch.view()是老版本的实现，torch.reshape()是最新的实现，两者在功能上是一样的。 示例代码： import torch a = torch.rand(4, 1, 28, 28) print(a.shape) prin...
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对于Tensor的维度，可使用Tensor.shape或者size()函数查看每一维的大小，两者等价。 例如： >>>a = torch.randn(2,2) >>>a.shape # 使用shape查看Tensor维度 torch.Size([2,2]) >>a.size() # 使用size()函数查看Tensor维度 torch.Size([2,2]) ...
关于tensor.shape[0]的理解
weixin_45902800的博客
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显然shape输出张量对应的维度。
Pytorch几种修改Tensor尺寸（shape）的方法
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