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Pytorchpermute函数

3, 5)print(x.size())print(x.permute(2, 0, 1).size()) >>>torch.Size()>>>torch.Size()2、介绍一下transpose与permute 的异同:同:都是对tensor维度进行转置;异:permute函数可以对任意高维矩阵进行转置,但没有torch.permute()这个调用方式torch.randn(2,3,4,5).permute(3,2,0,1 ).shape >>>torch.Size()transpose只能操作2D矩阵的转置,无法操作超过2个维度,所以要想实现多个维度的转置,既可以用一次性的permute,也可以多次使用transpose contiguous的copy;也就是说transpose、permute等操作会让tensor变得在内存上不连续,因此要想view,就得让tensor先连续;解释如下:有些tensor并不是占用一整块内存 True x.transpose(0, 1).is_contiguous() # Falsex.transpose(0, 1).contiguous().is_contiguous() # True另:在pytorch

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基于PyTorchpermute和reshapeview的区别介绍

permute作用为调换Tensor的维度,参数为调换的维度。例如对于一个二维Tensor来说,调用tensor.permute(1,0)意为将1轴(列轴)与0轴(行轴)调换,相当于进行转置。 (0,3,2,1)交换维度之后,得到的是,即可以理解为,对于一个高维的Tensor执行permute,我们没有改变数据的相对位置,而只是旋转了一下这个(超)立方体。 补充知识:pytorch: torch.Tensor.view —— reshape如下所示: torch.Tensoe.view(python method, in torch.Tensor) 作用: other dimensions z.size()torch.Size()view_as:tensor_1.view_as(tensor_2):将tensor_1的形状改成与tensor_2一样以上这篇基于PyTorchpermute和reshapeview的区别介绍就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    PyTorch入门笔记-交换维度

    比如对于图片张量来说,在 PyTorch 中将通道维度放到最后面 ,而在 TensorFlow 中将通道维度放在前面 ,如果需要将 转换为 则需要使用交换维度的操作。 PyTorch 中交换维度的操作有 transpose 和 permute 两种方式。 PyTorch 针对这种多次交换维度的方式提供 permute 函数。 permute 前面提到过 PyTorch 从接口的角度将张量的操作分成两种方式。 但是 permute 函数只有 input.permute(*dims) 一种定义方式,其中 *dims 为期望维度的顺序。 来看看如何通过 permute 函数将图片张量 转换为 。 原文地址: PyTorch入门笔记-交换维度

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    如何实现比PyTorch快6倍的PermuteTranspose算子?

    本文会介绍OneFlow中优化Permute Kernel的技巧,并跟PyTorchPermute,原生的Copy操作进行实验对比。 结果表明,经过深度优化后的Permute操作在OneFlow上的速度和带宽利用率远超PyTorch,带宽利用率能够接近原生Copy操作。 我们使用Nsight Compute对PyTorchPermute和原生Copy操作对比测试运行时间和带宽,测试结果如下:其中测试环境为NVIDIA A100 40GB,场景为(0, 1, 2)->( 与PyTorch对比,在操作耗时上最少快1.24倍,最快能达1.4倍。 使用上面的两个优化技巧,OneFlow就能轻易做到比PyTorch的实现要快了。常规的Permute适用情况比较广泛,也因此可能存在访存不合并的情况。

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    【colab pytorch】张量操作

    1、在pytorch中,有以下9种张量类型? # 在PyTorch 1.3之前,需要使用注释# Tensorimages = torch.randn(32, 3, 56, 56)images.sum(dim=1)images.select(dim= 1, index=0)# PyTorch 1.3之后NCHW = images = torch.randn(32, 3, 56, 56, names=NCHW)images.sum(C).size()# rcontentdriveMy Drivecolab notebooksimagetest.jpgtensor=torch.from_numpy(np.asarray(Image.open(image))).permute tensor.size()torch.Size()tensor转换为PIL.Imageimg=Image.fromarray(torch.clamp(tensor*255,min=0,max=255).byte().permute

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    Pytorch之contiguous的用法

    如果在view之前用了transpose, permute等,需要用contiguous()来返回一个contiguous copy。 True x.transpose(0, 1).is_contiguous() # False x.transpose(0, 1).contiguous().is_contiguous() # True在pytorch 它大致相当于 tensor.contiguous().view()以上这篇Pytorch之contiguous的用法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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    Pytorch | Pytorch中自带的数据计算包——Tensor

    今天是Pytorch专题的第二篇,我们继续来了解一下Pytorch中Tensor的用法。上一篇文章当中我们简单介绍了一下如何创建一个Tensor,今天我们继续深入Tensor的其他用法。 如果是高维数组调用t函数会报错,如果我们要变换高维数组的形状,可以调用transpose和permute两个方法。先说transpose方法,它接收两个int型参数,表示需要调换的两个轴。 比如一个形状是的矩阵,我们可以通过0,1,2表示它的所有轴,传入两个,指定想要调换的两个轴:而permute可以调换多个轴的位置,所以它接受的参数是一个int型的不定参数。 我们传入我们希望得到的轴的顺序,Tensor会根据我们传入的轴的顺序对数据进行翻转:另外,t和transpose支持inplace操作,而permute不行,这也是他们显著的区别之一。 将tensor转移到GPU上进行计算可以利用GPU的并发性能提升计算的效率,这是Pytorch当中常用的手段。

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    Pytorch 中的 5 个非常有用的张量操作

    PyTorch是一个基于Python的科学包,用于使用一种称为张量的特殊数据类型执行高级操作。张量是具有规则形状和相同数据类型的数字、向量、矩阵或多维数组。 PyTorch是NumPy包的另一种选择,它可以在GPU下使用。它也被用作进行深度学习研究的框架。 ? 这5个操作是: expand()permute()tolist()narrow()where()1. expand()将现有张量沿着值为1的维度扩展到新的维度。张量可以同时沿着任意一维或多维展开。 2. permute()这个函数返回一个张量的视图,原始张量的维数根据我们的选择而改变。例如,如果原来的维数是,我们可以将它改为。该函数以所需的维数顺序作为参数。

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    一文学会 Pytorch 中的 einsum

    GiantPandaCV导语:本文主要内容是关于如何理解 Pytorch 中的爱因斯坦求和 (einsum) ,并结合实际例子讲解和 Pytorch C++实现代码解读,希望读者看完本文后可以掌握 einsum einsum 与对应的 Pytorch 张量接口和 python 简单的循环展开实现做对比,力求让读者看完之后都能轻松掌握 einsum 的基本用法。 补全输出和输入张量的维度,通过 permute 操作对齐输入和输出的维度 * 3. 详细的代码可以阅读 Pytorch 源码 这里我还没有完全理解 sumproduct_pair 的实现, 里面用的是 permute + bmm, 不过我觉得可以简单理解为 将张量做广播乘法,再根据求和索引做累加 文中对于 Pytorch C++实现代码的解析是基于我自己的理解,如果觉得有误或者不理解的地方欢迎讨论。参考资料https:www.youtube.comwatch?

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    一文读懂PyTorch张量基础(附代码)

    本文介绍了PyTorch Tensor最基础的知识以及如何跟Numpy的ndarray互相转换。 本文介绍了PyTorch中的Tensor类,它类似于Numpy中的ndarray,它构成了在PyTorch中构建神经网络的基础。 但PyTorch在研究领域受到了广泛的关注,这种关注大部分来自与Torch本身的关系,以及它的动态计算图。尽管最近我的注意力都在PyTorch上,但这篇文章并不是PyTorch的教程。 它更多地是介绍PyTorch的Tensor类,这与Numpy的ndarray类似。 )t tensor(, ])你可以使用两种方式转置一个张量:# Transposet.t() # Transpose (via permute)t.permute(-1,0)两者都会产生如下输出结果:tensor

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    OutLook Attention:具有局部信息感知能力的ViT

    Outlook Attention的伪代码如下: pytorch可执行的代码: class OutlookAttention(nn.Module): def __init__(self,dim,num_heads stride,stride=stride,ceil_mode=True) def forward(self, x) : B,H,W,C=x.shape #映射到新的特征v v=self.v_pj(x).permute (0,1,4,3,2) #B,num_head,H*W,kxk,head_dim #生成Attention Map attn=self.pool(x.permute(0,3,1,2)).permute( reshape(B,h*w,self.num_heads,self.kernel_size*self.kernel_size ,self.kernel_size*self.kernel_size).permute kxk attn=self.scale*attn attn=attn.softmax(-1) attn=self.attn_drop(attn) #获取weighted特征 out=(attn @ v).permute

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    使用torch.package将pytorch模型进行独立打包

    PyTorch 发布于 2016 并迅速成为深度学习研究人员的首选工具。随着PyTorch的逐步发展,它已经不仅仅是一个原型工具。 现在PyTorch成为一个成熟的框架,并且逐渐成为学术界和工业界的标准。 研究人员和机器学习工程师可以在本地 Jupyter 的服务器、云平台多节点 GPU 集群以及边缘智能设备高效运行 PyTorch。但是在我看来,PyTorch 有一个明显的缺点:它存储模型的方式。 torch.package模块是PyTorch 1.9的一部分,所以我们首先需要检查并安装正确的PyTorch版本。使用下面的命令:!pip uninstall -y torch! matplotlib.pyplot as plt import torchvision plt.imshow(torchvision.utils.make_grid(generated_images).permute

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    使用深度学习的方法进行人脸解锁

    我们依靠facenet-pytorch中的MTCNN实现。 数据我们需要图像!我整理了一些照片,莱昂纳多·迪卡普里奥和马特·戴蒙。遵循PyTorch最佳做法,我使用ImageFolder加载数据集。 True,) numicons = 8 for i in range(numicons): axicon = fig.add_axes() axicon.imshow(un_normalize(ds).permute (1,2,0).numpy()) axicon.set_xticks() axicon = fig.add_axes() axicon.imshow(un_normalize(ds).permute(1,2,0 2) -> torch.Tensor: From http:agnesmustar.com20171101principal-component-analysis-pca-implemented-pytorch

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    pytorch查看通道数 维数 尺寸大小方式

    tensor x.shape # 尺寸 x.size() # 形状 x.ndim # 维数 例如import torchparser = argparse.ArgumentParser(description=PyTorch 导致读者后续使用过程中被老师ma经过标准resnet50第一层卷积后,结果是:32表示训练集batch_size大小,64是图像通道数,72是图像高度,36是图像宽度,图像尺寸72*36,维数是4补充知识:pytorch )tensor(], ], ]]]) torch.permute() 这个函数表示,将原始的tensor,按照自己期望的位置重新排序,例如原始tensor的第0、1、2维分别是1、3、2,那么当我执行permute 以上这篇pytorch查看通道数 维数 尺寸大小方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    pytorch常用数据操作函数

    image.png博主的研究方向是目标检测,深度学习框架使用Pytorch,在日常的使用过程中经常会碰到一些问题,因此整理一下pytorch的一些常用接口和使用技巧。 2、维度变换:tensor.transpose( )tensor.permute( )transpose一次只能进行两个维度的交换,permute一次可以进行多个维度的交换。

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    轻松学Pytorch – 全局池化层详解

    大家好,这是轻松学Pytorch系列的第九篇分享,本篇你将学会什么是全局池化,全局池化的几种典型方式与pytorch相关函数调用。 了解常见几种全局池化方式之后,下面就来一起看看Pytorch中支持的相关函数。 Pytorch全局池化函数与代码演示Pytorch函数支持全局最大池化与均值池化,相关函数分别为:全局最大池化torch.nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size, return_indices 但是pytorch中没有全局深度池化函数支持,这个是我在写一个程序时候才发现,后来经过一番折腾,在别人代码的基础上我改写class DeepWise_Pool(torch.nn.MaxPool1d): self.stride = isize def forward(self, input): n, c, w, h = input.size() input = input.view(n,c,w*h).permute

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    打脸!MLP-Mixer 里隐藏的卷积

    由于第一点关系,你甚至可以说一切层都是卷积层(pytorch 实现就是把输入从 reshape 为 ,然后和一个形如 的卷积核进行 1x1 卷积 ),只是这种说法过于宽泛而缺乏实际意义罢了。 为了方便参数共享、对比计算结果,这里全部采用 pytorch 里的 functional API 实现,代码如下:import torchimport torch.nn.functional as F x_mlp = x.view(batch_size, in_channels, height patch_size, patch_size, width patch_size, patch_size). permute 当然,也可以利用 permute 把相同位置不同通道的元素丢到最后一维去,然后统一做一个线性变换,如下:# iii) channel-mixing stepout_channels = 28x = torch.randn view(out_channels, -1).T + b3print(mlp_out3.size()) # , or in the paperprint(torch.allclose(conv_out3.permute

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    pytorch-ssd目标检测】可视化检测结果

    )x -= (104.0, 117.0, 123.0)x = x.astype(np.float32)x = x.copy()plt.imshow(x)x = torch.from_numpy(x).permute 至此,使用pytorch-ssd训练测试自己数据集就全部完成啦。

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    pytorch读取一张图像进行分类预测需要注意的问题(opencv、PIL)

    image.show()img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR)cv2.imshow(OpenCV,img)cv2.waitKey()4、使用pytorch (image,cv2.COLOR_BGR2RGB)) #print(np.array(image).shape) tensor=torch.from_numpy(np.asarray(image)).permute

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    学界 | 李飞飞高徒Andrej Karpathy提醒你,小心搭建神经网络的六个坑

    来看一下Ian Goodfellow让你当心的这六个坑吧:最常见的神经网络错误:没有先试过所有数据一批处理忘了为网络切换训练评估模式忘了在.backward()之前.zero_grad()(在pytorch 这个倒不会让你失败,但它们是虚假的参数以为view()和permute()是一样的事情(不正确地使用view)之后,在评论区,也有读者针对“对数据初始化”展开了讨论。

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