BATCH BATCHSIZE narrow tensor.view()

最新推荐文章于 2025-03-27 11:35:49 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-27 11:35:49 发布 · 661 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍如何在训练中将数据集划分为BATCHSIZE份进行批处理，探讨BATCHSIZE的含义和使用，以及如何利用tensor.narrow进行数据截取，通过调整维度。同时讲解了tensor.view()函数在改变张量形状时的作用，它允许在保持数据不变的情况下重塑张量大小。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

BATCH

divide the dataset into BATCHSIZE parts.批处理训练数据，把训练数据分成BATCHSIZE 份

BATCHSIZE

把所有data分成 batchsize份，每个BATCH 有data.size(0)//BATCHSIZE 条数据 ！！！（注意不是每份数据batch条）

tensor.narrow(dim, start, length) # Returns a new tensor that is a narrowed version of this tensor

缩小数据，一般在batch后用，剪掉batch剩下的数据。 dim 表示维度。

dim=3时 0为切片，1为切行，2为切列

dim=2时 0为切行，1为切列


tensor.view()# 

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
Pytorch中对tensor进行reshape的两种常用方法 .view() & .reshape()
weixin_44607838的博客
11-17 1万+
介绍 在使用Pytorch时，我们经常需要对一些tensor进行形状的改变以满足神经网络对输入数据的维度要求，我们最常用的两种方式就是.view() 以及 .reshape(), 除此之外，还有一种方法是.resize_(), 这种方法不仅可以改变数据的形状，同时还可以做到数据的部分截取。 在这篇博文中，我会将前两种方式，即.view()和.reshape()，作为主要的介绍对象。 1.view() 我们通过调用.view()方法返回的结果是原始张量数据的另一个视图，即返回的张量与原始张量共享基础数据（但是
Torch教程(1)-Tensor
南有乔木NTU的博客
01-04 1万+
Torch是一个广泛支持机器学习算法的科学计算框架。易于使用且高效，主要得益于一个简单的和快速的脚本语言LuaJIT，和底层的C / CUDA实现。 核心特征的总结： 1. 一个强大的n维数组 2. 很多实现索引，切片，移调transposing的例程 3. 惊人的通过LuaJIT的C接口 4. 线性代数例程 5. 神经网络，并基于能量的模型 6. 数值优化例程 7. 快速高效的GP
tensor.view()
vivi_cin的博客
06-21 828
view用法
对tensor进行view()操作
weixin_47659974的博客
07-17 1090
对tensor进行view()操作 举几个例子看了就懂了 1.创建一个x import torch x = torch.randn(4, 4) # x是一个4行4列的随机数矩阵 print(x) print(x.size()) 上述输出结果： tensor([[ 0.9173, 2.8725, -0.0289, -0.8427], [-1.5648, -3.0865, 0.3637, 0.7192], [-0.5239, -0.9747, -0.9503, -0
tensor.view()、torch.flatten()
liupc的学习笔记
07-20 3461
一、torch.view() 二、torch.flatten()
tensor.narrow()函数
EMIvv的博客
01-19 1985
input.narrow(dimension, start, length) → Tensor # 表示取变量input在第dimension维上，从索引start到start+length范围（不包括start+length）的值。 example: In [2]: x = torch.Tensor([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) In [4]: x.narrow(0,0,3) Out[4]: tensor([[1., 2., 3.], [4., 5., 6
torch中的tensor操作
养猪的纺织工
12-17 1797
1.关于tensor的一些判断 torch.is_tensor(obj) torch.is_storage(obj) torch.set_default_dtype(d) #默认的type为torch.float32 torch.get_default_dtype() → torch.dtype #(→返回值，下同) torch.set_default_tensor_type(t) torch.numel(input) → int #返回tensor中所有的元素个数 torch.set_printop
Pytorch第三课：package-torch.Tensor包详解
【人工智能】王小草的博客
11-28 3410
微博：https://weibo.com/wangxiaocaoai/profile?rightmod=1&wvr=6&mod=personinfo 微信公众号：搜索"AI躁动街" 本节要点： 1 张量的类型 2 张量的创建 3 张量的索引与切块 4 张量的操作 4.1 操作名有无下划线的区别 4.2 torch.Tensor所有操作列表 4.3 torch.Tensor操作举例...
深度可分离卷积的Depth，Stack，Channel Multiplier
GL
06-11 2252
通道数目的不同 单通道的卷积 下面的代码测试了仅仅一个属性（depth是1）的深度卷积，其结果和普通卷积是一样的： async function depthwiseConv2dTestSingleDepth() { const fSize = 2; const pad = 'valid'; const stride = 1; const chMul = 1; const inD...
PyTorch系列教程：Tensor.view() 方法详解
neweastsun的专栏
03-08 805
这篇简明扼要的文章是关于PyTorch中的tensor.view()方法的介绍与应用，与reshape()方法的区别，同时给出示例进行详细解释。
Pytorch--tensor.view()
最新发布
m0_50920058的博客
03-27 928
在 PyTorch 中，tensor.view()是一个常用的方法，用于改变张量（Tensor）的形状（shape），但不会改变其数据本身。
PyTorch学习之 torch.Tensor.view 函数
qq_46396470的博客
07-01 707
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。
【Pytorch】一文详细向您介绍 tensor.view()函数
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
07-14 2256
🔥掌握PyTorch重塑魔法`tensor.view()`，从基础到实战，一文打通数据重塑难关！初学者友好，深入解析工作机制，解锁动态重塑高级技巧。看张量如何变身，助力深度学习模型性能飙升！轻松上手，代码实例助你秒懂。深度学习必备技能，不容错过！#PyTorch #tensorview #深度学习 #数据重塑 #编程技巧
PyTorch中的view()函数用法示例及其参数详解
vivid
10-11 2万+
最近使用PyTorch编写程序，经常会遇到tensor_data.contiguous().view(-1)，以此记录下其用法。 view()函数用法示例及其参数详解 首先，view( ) 是对 PyTorch 中的 Tensor 操作的，若非 Tensor 类型，可使用 data = torch.tensor(data)来进行转换。 (1) 作用：该函数返回一个有__相同数据__但不同大小的...
tensor中的view()、sequeeze()、resize()操作
热门推荐
fly_Xiaoma的博客
03-01 2万+
1. view() tensor.view()方法可以调整tensor的形状，但必须保证调整前后元素总数一致。view不会修改自身的数据，返回的新tensor与原tensor共享内存，即更改一个，另一个也随之改变。 在实际应用中，可能经常需要添加或者减少某一维度，这是sequeeze()和unsequeeze()这两个方法就派上了用场。 2. unsequeeze()和seque...
tensor.view()和tensor.reshape()和tensor.resize_()
Small_Lemon_Tree的博客
07-11 1万+
tensor.view()和tensor.reshape() 示例文件 test.py import torch a = torch.randint(0, 10, (3, 4)) b = a.view(2, 6) c = a.reshape(2, 6) print(id(a)==id(b), id(a)==id(c), id(b)==id(c)) print(id(a.storage())==id(b.storage()), id(a.storage())==id(c.storage()),
tensor.view（）函数--自己的理解《pytorch学习》
猛男的博客
10-08 5544
引言：首先介绍一下，我们会在哪里遇到这个函数呢？最常见的就是在利用pytorch库搭建网络时，时不时的冒出一个，如果不会！你总是看不懂，以后也看不懂，如果有时间，大家一起来看看这个函数吧！ 1.tensor.view()函数。 （装逼）this fuction is also a resize fuction ,其实按照我们通俗的理解就是reshape，只不过这里是reshape的是张量，也就是将张量重新调整为自己想要的维度（形状大小），我还是不懂，（说了半天也没能理解），举个例子： 代码：..
Pytorch基础：Tensor的view方法（非连续张量也可以使用view）
前进，才知道自己的渺小
07-27 1816
​在Pytorch中，view是Tensor类的一个重要方法，用于返回一个改变了形状，但数据和数据的顺序与原来一致的新张量，但是新张量需要与原张量共用底层存储（称为视图）。
Tensor.view()的用法
m0_56896669的博客
04-07 924
Tensor.view()的用法
tensor.view(batch_size, -1)是什么意思
05-10
在PyTorch中，`tensor.view(batch_size, -1)`的作用是将一个tensor的形状改变为指定的形状`(batch_size, -1)`。 其中`batch_size`是指定的batch大小，而`-1`表示该维度的大小应该被自动计算，以保持原有tensor中...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值