pytorch contiguous

最新推荐文章于 2023-11-28 15:13:29 发布
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本文详细解析了PyTorch中Contiguous张量的概念及其重要性。阐述了为何在使用view()操作前，可能需要调用contiguous()函数以确保张量在内存中连续分布。并介绍了如何判断张量是否为Contiguous，以及如何通过transpose和permute等操作后恢复其Contiguous状态。

contiguous：view只能用在contiguous的variable上。
如果在view之前用了transpose, permute等，需要用contiguous()来返回一个contiguous copy。
一种可能的解释是：
有些tensor并不是占用一整块内存，而是由不同的数据块组成，而tensor的view()操作依赖于内存是整块的，这时只需要执行contiguous()这个函数，把tensor变成在内存中连续分布的形式。
判断是否contiguous用torch.Tensor.is_contiguous()函数

x = x.transpose(3, 2).contiguous()
return x.view(x.size(0), -1)

torch之tensor.contiguous
Nicola.Zhang
08-20 1238
contiguous：view只能用在contiguous的variable上。如果在view之前用了transpose, permute等，需要用contiguous()来返回一个contiguous copy。 一种可能的解释是： 有些tensor并不是占用一整块内存，而是由不同的数据块组成，而tensor的view()操作依赖于内存是整块的，这时只需要执行contiguous()这个函数，把...
Torch中Tensor.contiguous()函数
张先生－您好的博客
11-15 2075
转载原文: 1.函数定义 Returns a contiguous tensor containing the same data as self tensor. 返回一个与原始tensor相同元素数据的 “连续”tensor类型 If self tensor is contiguous, this function returns the self tensor. 如果原始tensor本身就是连续的，则返回原始tensor 2.定义理解 定义本身有两个重要的点： 对原始
PyTorch: tensor操作(一) contiguous
芒果干的博客
02-13 2385
本文目录tensor在内存中的存储contiguous tensor在内存中的存储 tensor在内存中的存储包含信息区和存储区 **信息区（Tensor）**包含tensor的形状size，步长stride，数据类型type等 **存储区（Storage）**包含存储的数据 contiguous contiguous 返回一个连续内存的tensor Returns a contiguous in memory tensor containing the same data as self tenso
PyTorch torch.Tensor.contiguous() 用法与理解
HuanCaoO的博客
03-11 9862
中文文档： contiguous() → Tensor         返回一个内存连续的有相同数据的 tensor，如果原 tensor 内存连续则返回原 tensor 英文文档： contiguous() → Tensor        &...
【Pytorch】Tensor.contiguous()使用与理解
让算法融入生活，改变生活！
04-19 1811
官方文档地址：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.contiguous.html?highlight=torch%20contiguous#torch.Tensor.contiguous 形式：Tensor.contiguous(memory_format=torch.contiguous_format) → Tensor 作用：返回一个连续的内存张量，其中包含与自张量相同的数据。如果 self tensor 已经是指定的内存格式，则
PyTorch碎片：深刻透彻理解Torch中Tensor.contiguous()函数
面壁者
04-12 4429
1.函数定义 Returns a contiguous tensor containing the same data as self tensor. 返回一个与原始tensor相同元素数据的 “连续”tensor类型 If self tensor is contiguous, this function returns the self tensor. 如果原始tensor本身就是连续的，则返...
Tensor.contiguous()
MissShihong的博客
10-21 741
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器Tensor.contiguous() 欢迎使用Markdown编辑器 在看SSD的代码实现，里面出现了l(x).permute(0, 2, 3, 1).contiguous())这样的用法。首先查了Tensor.permute()，用作更换Tensor的维度顺序； 查Tensor.contiguous()的用法花了蛮多心思，做一下记录： Tensor.contiguous() 官方人员对的contiguous()解释 x = torch.arange(12
tensor.contiguous()
qq_40374812的博客
12-22 2970
tensor.contiguous 的作用   之前看一些大佬的代码，在对一些feature map进行维度转换处理的时候，在使用tensor.transpose() 等一些维度变换函数后，会先使用 tensor.contiguous() 然后再用tensor.view() 这种维度变形函数。   pytorch官方给的函数解释为：   Returns a contiguous in memory tensor containing the same data as self tensor. If s
tensor.contiguous（）
AILEARNER_L的博客
04-03 586
Returns acontiguoustensor containing the same data asselftensor. Ifselftensor iscontiguous, this function returns theselftensor. 普通的张良在内存中都是连续存放的，然而有些张量经过一些处理后（如permute）后就不是连续的了，此时这些张量无法用基于连...
pytorch中的contiguous()
junbaba_的博客
08-25 1472
pytorch中的contiguous() 1 先看看官方中英文doc： torch.Tensor.contiguous (Python method, in torch.Tensor) torch.Tensor.is_contiguous (Python method, in torch.Tensor) 1.1 contiguous() → Tensor Returns a contiguous tensor containing the same data as self tensor. If sel
为什么需要Tensor.contiguous()? PyTorch中Tensor.contiguous()作用分析
Codefmeister's BLOG
12-14 6976
为什么需要Tensor.contiguous() Tensor.contiguous()作用 Returns a contiguous in memory tensor containing the same data as self tensor. If self tensor is already in the specified memory format, this function returns the self tensor. 作用在官方文档里，描述的看似清晰但又模棱两可。例如x是一个Te
pytorch 中tensor在CPU和GPU之间转换，以及numpy之间的转换
qq_44224801的博客
11-13 2595
如果有多个GPU，你可以选择具体的GPU进行使用。
从 Pytorch tensor 存储空间的连续性 (contiguous) 说到 4D tensor 的存储格式 (memory_format)
blauschneiden的博客
09-22 3968
起源：令人一头雾水的 contiguous 刚开始阅读 Pytorch 代码的时候，碰到别的作者处理 tensor，有时候会在后面加上 contiguous，就觉得十分奇怪，不明白 contiguous 的含义，看了相关的解释 之后，好像理解了一点，就这浅薄的理解做点笔记，总结一下。 概念解释：什么是 contiguous 如果让我用一句话概括 tensor 的 contiguous 特性，我会说：“tensor 的元素按维度储存在连续的内存地址中”，什么是按维度呢？以 (H, W) 的2维 tensor
pytorch笔记：contiguous &tensor 存储知识
qq_40206371的博客
10-05 1572
1contiguous contiguous直观的解释是Tensor底层一维数组元素的存储顺序与Tensor按行优先一维展开的元素顺序是否一致。 1.1 tensor的存储 Tensor多维数组底层实现是使用一块连续内存的1维数组，Tensor在元信息里保存了多维数组的形状。 在访问元素时，通过多维度索引转化成1维数组相对于数组起始位置的偏移量即可找到对应的数据。 某些Tensor操作（如transpose、permute、narr...
张量的连续性、contiguous函数
xinxin的博客
09-11 982
在pytorch中，tensor的实际数据以以进行存储。
pytorch---进阶篇（函数使用技巧/注意事项）
hei_hei_hei_的博客
07-25 2833
pytorch---进阶篇（函数使用技巧/注意事项）
Pytorch：view()、permute()和contiguous()
最新发布
weixin_42046845的博客
11-28 576
在pytorch中只有很少几个操作是**不改变tensor内容本身的**，大多数操作**不进行数据拷贝和数据的改变，变的是原数据**。例如：narrow()、view()、expand()和transpose()等。
pytorch中contiguous()
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Deep Learning and NLP Farm
04-29 4万+
contiguous：view只能用在contiguous的variable上。如果在view之前用了transpose, permute等，需要用contiguous()来返回一个contiguous copy。 一种可能的解释是： 有些tensor并不是占用一整块内存，而是由不同的数据块组成，而tensor的view()操作依赖于内存是整块的，这时只需要执行contiguous()这个函数...
pytorch 使用.contiguous().view()
GeneralJing的专栏
01-05 2202
view()使用的前提是variable是contiguous的，如果在view之前用了transpose, permute等，需要用contiguous()来返回一个contiguous copy。 有些tensor并不是占用一整块内存，而是由不同的数据块组成，而tensor的view()操作依赖于内存是整块的，这时只需要执行contiguous()这个函数，把tensor变成在内存中连续分布的形式。 在torch里面，view函数相当于numpy的reshape。 X.view(-1, 5) 这
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