tensorb不连续

最新推荐文章于 2025-03-15 19:56:18 发布
最新推荐文章于 2025-03-15 19:56:18 发布
阅读量175 收藏
点赞数
分类专栏： 笔记 文章标签： python
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jsc142915/article/details/120832281
版权
本文深入探讨了在使用PyTorch时遇到的`RuntimeError:viewsizeisnotcompatiblewithinputtensor'ssizeandstride`错误。该错误通常发生在尝试使用.view()方法时，由于输入张量的数据在内存中不连续导致。解决方法是先调用`.contiguous()`确保张量连续。了解这一概念对于优化模型性能和避免潜在问题至关重要。

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

RuntimeError: view size is not compatible with input tensor's size and strid

 

 这是因为view()需要Tensor中的元素地址是连续的，但可能出现Tensor不连续的情况，所以先用 .contiguous() 将其在内存中变成连续分布：

 

 

Tensorboard使用
Mr_Happy_Li的博客
08-31 1512
Tensorboard使用方法
解决tensorboard每次都是从step3开始，而且不能显示每一步的操作
qq_48471248的博客
05-28 1831
看吧，一直都是从step3开始，中间很多都消失了，有的说没使用谷歌，但是换了谷歌浏览器还是没啥用。碰到一个问题，在使用tensorboard时每次只能从step3开始显示，而且有很多步显示不出来。再看修改过后的效果，从step0开始了。而且每一步都能显示出来了。
RuntimeError: view size is not compatible with input tensor‘s size and stride (at least one dimensio
最新发布
前行居士
03-15 215
view操作要求tensor的内存连续存储，所以在view前面需要先使用contiguous()xx.view(-1) 改为 xx.contiguous().view(-1)
tensorboard / tensorboardX 无法记录超过1000个点
u012177700的博客
03-14 1963
问题描述 tensorboard / tensorboardX 记录的数据不是连续的，即使在代码中是连续记录 最小复现代码（tensorboardX） from tensorboardX import SummaryWriter writer = SummaryWriter('test') for i in range(2000): writer.add_scalar('t/test_value',scalar_value=i,global_step=i) print('finished') 运行
06：Tensorflow的可视化工具Tensorboard的初步使用
热门推荐
【人工智能】王小草的博客
03-16 15万+
标签（空格分隔）： 王小草Tensorflow笔记 笔记整理者：王小草 笔记整理时间：2017年3月7日 代码原文请见github： 当使用Tensorflow训练大量深层的神经网络时，我们希望去跟踪神经网络的整个训练过程中的信息，比如迭代的过程中每一层参数是如何变化与分布的，比如每次循环参数更新后模型在测试集与训练集上的准确率是如何的，比如损失值的变化情况，等等。如果能在训练的过...
paddle复现pytorch踩坑(四）：Tensor
qq_32097577的博客
01-09 5164
paddlepaddle从1.5版本以上采用动态图的思想，本博客基于1.8.0以上版本。 关于Tensor的用法： pytorch可以使用静态数组索引；可以使用tensor索引 paddlepaddle可以使用静态数组索引；不可以使用tensor索引 示例1：索引示例 # pytorch code aa = cls[active, :] # paddlepaddle code aa = cls[active, :] 报错： SystemError: <built-in method __geti
pytorch中tensor的合并与截取方法
09-20
使用Python的切片语法是最简单的截取方法之一，它允许我们选取Tensor中的连续部分。例如，如果我们有一个二维Tensor x，并希望截取它的第零列到第二列（不包含第二列），可以使用如下代码： ```python x = torch....
PyTorch | （3）Tensor及其基本操作
01-20
`torch.layout`定义了Tensor的内存布局，目前PyTorch仅支持`torch.strided`布局，即常规的连续内存分配方式。其他布局类型可能在未来的版本中引入。 创建Tensor的方法多样，最常用的是`torch.tensor()`。它可以接受...
详解PyTorch中Tensor的高阶操作
09-18
接着，提取出索引张量`index`，并创建了一个连续整数张量`label`。使用`torch.gather()`时，将`label`张量扩展到与`index`相同的形状，然后根据`index`的值在扩展后的`label`中选取元素，最后按照`index`的顺序组织...
Tensor的创建
qq_51713698的博客
09-04 1440
本篇文章主要介绍Tensor的创建
tensor_learn
04-20
创建张量可以使用`tf.constant()`或`tf.Variable()`等函数，它们分别用于创建不可变和可变的张量。张量的数学运算涵盖了加减乘除、矩阵乘法、指数与对数、三角函数等，这些都是构建复杂模型的基础。此外，控制流程如...
RuntimeError: view size is not compatible with input tensor‘s size and stride解决记录
qq_49641239的博客
06-28 803
1、报错 Traceback (most recent call last): File "main.py", line 419, in <module> main() File "main.py", line 209, in main loss_temp, train_prec1_temp, train_prec5_temp = train(train_loader, model, criterion, optimizer, epoch) File "main.py
TensorBoard最全使用教程：看这篇就够了
qq_41656402的博客
06-09 10万+
TensorBoard最全使用教程：看这篇就够了
一步真实解决RuntimeError: view size is not compatible with input tensor‘s size and stride
Thebest_jack的博客
05-15 1万+
一步真实解决RuntimeError: view size is not compatible with input tensor‘s size and stride
RuntimeError: view size is not compatible with input tensor‘s size and stride
Dezeming的博客
08-23 3万+
在运行程序中： def forward(self, x): out = self.cnn(x) out = out.view(out.size()[0], -1) return self.fc(out) python报错： RuntimeError: view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans acr
Pytorch深度学习------TensorBoard的使用
LGL
07-22 5476
TensorBoard是一个工具，主要用于数据可视化，用大白话的语言来说就是可以记录在机器学习中表格数据、非表格数据（图片、文本、音频等）等变化，从而在模型中更直观的显示。
python tensor reshape函数
03-09
### Python中Tensor的`reshape`函数使用方法 在Python中，特别是在深度学习框架如PyTorch里，`reshape`是一个非常重要的操作，它允许改变张量的形状而不改变其数据[^2]。 #### 基本语法 对于一个给定的张量对象`t`，可以通过调用`.reshape()`来调整它的尺寸大小。基本形式如下： ```python reshaped_tensor = t.reshape(shape) ``` 这里的`shape`参数指定了新的维度列表；如果希望让某个维度自适应其他指定维度，则可以在该位置传入 `-1` ，系统会自动计算此值以保持总元素数量不变。 #### 实际案例演示 下面给出几个具体的例子说明如何利用`reshape`功能： 假设有一个二维矩阵 `a` 如下所示： ```python import torch a = torch.tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) print(a.shape) # 输出 (2, 3)，即两行三列 ``` 现在想要将其转换成一维向量或者不同行列数的新矩阵，就可以这样做： - 将上述矩阵展平为单行向量： ```python b = a.reshape(-1) print(b) # 结果类似于 tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5]) print(b.shape) # 输出 torch.Size([6]) ``` - 或者重新排列成具有特定宽度的一系列子集： ```python c = a.reshape(3,-1) print(c) # 可能得到的结果是 tensor([[0, 1],[2, 3],[4, 5]]) print(c.shape) # 输出 torch.Size([3, 2]) ``` 需要注意的是，在执行这些变换时要确保原始张量中的元素总数能够被新定义的目标形状整除，否则将会抛出错误提示无法完成重塑操作。 #### 特殊情况下的应用 当遇到更复杂的场景比如四维甚至更高维度的数据结构时，同样适用类似的逻辑来进行变形处理。例如将一批图像从 `[batch_size, height, width, channels]` 转换成适合某些网络层输入所需的格式 `[batch_size, channels, height, width]`: ```python images = ... # shape: [N,H,W,C] transposed_images = images.permute((0,3,1,2)).contiguous().view(N*C,H*W) # 或者也可以这样写得更加简洁直观一些 reshaped_images = images.reshape(N, C, H, W).permute(0, 3, 1, 2).reshape(N * C, H * W) ``` 这里不仅展示了简单的重排方式还包含了连续内存布局优化(`.contiguous()`)以及链式调用来实现复杂模式间的快速切换。
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