pytorch: torch.Tensor.view ------ reshape

PyTorch Tensor底层原理:内存、计算图与设备调度全解析 Tensor是PyTorch自动微分与GPU加速的核心载体,远不止是多维数组——它融合了内存布局(storage/stride/offset)、计算图注册(requires_grad/is_leaf)、设备抽象(to/pin_memory)和梯度传播机制四大技术维度。理解其底层契约,是规避梯度丢失、显存泄漏、隐式拷贝与跨设备同步失败等高频问题的前提。从NumPy迁移者常误用.detach()或.cuda()引发性能断崖,到分布式训练中因tensor设备不一致导致all-reduce报错,本质都源于对Tens 阅读详情

torch.Tensoe.view(python method, in torch.Tensor)

作用: 将输入的torch.Tensor改变形状(size)并返回.返回的Tensor与输入的Tensor必须有相同的元素,相同的元素数目,但形状可以不一样

即,view起到的作用是reshape,view的参数的是改变后的shape.

示例如下:

>>> x = torch.randn(4, 4)
>>> x.size()
torch.Size([4, 4])
>>> y = x.view(16)
>>> y.size()
torch.Size([16])
>>> z = x.view(-1, 8)  # the size -1 is inferred from other dimensions
>>> z.size()
torch.Size([2, 8])

view_as:

        tensor_1.view_as(tensor_2):将tensor_1的形状改成与tensor_2一样

 

图像特征(一)——颜色特征(颜色直方图,颜色矩,颜色集,颜色聚合向量和颜色相关图) 本文主要是为了更好地理解图像特征,理解各方法的原理。转载请注明出处https://mp.csdn.net/console/editor/html/105090183 图像模式识别的一般步骤为:输入图像--图像预处理--特征提取--特征选择--图像分类--输出结果。 图像特征主要有:颜色特征、形状特征、纹理特征和空间关系特征。 本文主要介绍颜色特征,并给出matlab上实现的demo。 颜... 阅读详情

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