reshape()与contiguous().view()相同吗？_WebRTC TURN带宽使用与STUN相同吗？_prisma可以实现与graphql相同的功能吗？ - 腾讯云开发者社区

网络层与层之间很多都是以不同的 shape 的方式进行表现和运算，我们需要掌握对张量形状的操作，以便能够更好处理网络各层之间的数据连接，确保数据能够顺利地在网络中流动，接下来我们看看几个常用的函数方法...reshape：reshape则是改变张量的形状，而不改变任何特定的维度位置。你可以使用reshape将张量从一种形状变换到另一种形状，只要两个形状的元素总数相同。...在这种情况下，可以使用contiguous函数将张量复制到连续的内存中，然后再使用view函数进行形状修改。...函数的处理之后，就无法使用 view 函数进行形状操作，这时data.contiguous().view(2, 3)即可。...view函数也可以用于修改张量的形状，但是他要求被转换的张量内存必须连续，所以一般配合contiguous(连续的)函数使用。

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numpy 和 pytorch tensor 的内存连续性 contiguous

数据举例行优先考虑一个2维数组arr = np.arange(12).reshape(3,4)。...9 10 11]连续，矩阵转置后只改变引用，内存数据并不发生变化类似的操作如numpy 的 slice、transpose、转置或 tensor中的 permute 等操作都可能导致改变之前数据与内存的行连续状况...': arr = np.arange(12).reshape(3, 4) print(arr.data.contiguous) # True print(arr.data.c_contiguous...结果影响其实写这篇博客的原因，就是我的onnx模型对于完全相同数据的tensor产生了完全不同的表现，险些三观俱碎。挣扎了几个小时后发现原来是数据的连续性在作祟。...Call .contiguous() before .view().

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Pytorch之permute函数

torch.randn(2,3,4,5).transpose(3,0).transpose(2,1).transpose(3,2).shape >>>torch.Size([5, 4, 2, 3])3、permute函数与contiguous...、view函数的关联contiguous: view只能作用在contiguous的variable上，如果在view之前调用了transpose、permute等，就需要调用contiguous()来返回一个...，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ternsor是否为contiguous...() # True另：在pytorch的最新版本0.4版本中，增加了torch.reshape()，与 numpy.reshape() 的功能类似，大致相当于 tensor.contiguous(...).view()，这样就省去了对tensor做view()变换前，调用contiguous()的麻烦；3、permute与view函数功能import torchimport numpy as npa=

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PyTorch入门笔记-改变张量的形状

view和reshape PyTorch 中改变张量形状有 view、reshape 和 resize_ (没有原地操作的resize方法未来会被丢弃) 三种方式，「其中 resize_ 比较特殊，它能够在修改张量形状的同时改变张量的大小...本文主要介绍 view 和 reshape 方法，在 PyTorch 中 view 方法存在很长时间，reshape 方法是在 PyTorch0.4 的版本中引入，两种方法功能上相似，但是一些细节上稍有不同...()) True >>> view_a = a.view(1, 9) >>> reshape_a = a.reshape(9, 1) >>> # 通过转置操作将a变成不连续存储的张量 >>> a.t..._() >>> # 判断a是否为连续存储的张量 >>> print(a.is_contiguous()) False >>> # view_t_a = a.view(1, 9) error >>>...reshape_t_a = a.reshape(1, 9) 其中 view_t_a = a.view(1, 9) 会抛出异常，再次验证了 view 只能用于数据连续存储的张量，而 reshape 则不需要考虑张量中的数据是否连续存储

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Pytorch 基础-tensor 数据结构

Contents 1 torch.Tensor 2 Tensor 数据类型 3 Tensor 的属性 3.1 view 和 reshape 的区别 4 Tensor 与 ndarray 5 创建 Tensor...) 只适合对满足连续性条件（contiguous）的 tensor 进行操作，而 reshape() 同时还可以对不满足连续性条件的 tensor 进行操作。...在满足 tensor 连续性条件（contiguous）时，a.reshape() 返回的结果与a.view() 相同，都不会开辟新内存空间；不满足 contiguous 时，直接使用 view()...方法会失败，reshape() 依然有用，但是会重新开辟内存空间，不与之前的 tensor 共享内存，即返回的是 ”副本“（等价于先调用 contiguous() 方法再使用 view() 方法）。...参考资料 PyTorch：view() 与 reshape() 区别详解 torch.rand和torch.randn和torch.normal和linespace()

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Pytorch之contiguous的用法

contiguoustensor变量调用contiguous()函数会使tensor变量在内存中的存储变得连续。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...(0, 1).contiguous().is_contiguous() # True在pytorch的最新版本0.4版本中，增加了torch.reshape(), 这与 numpy.reshape 的功能类似...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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揭秘 NumPy 的形

reshape 是如何做到的？使用了什么魔法数据结构和算法吗？ NumPy 作为数据分析和深度学习领域的必备基础库，数值计算效率666得飞起。...[51]: C_CONTIGUOUS : True F_CONTIGUOUS : True OWNDATA : True WRITEABLE : True ALIGNED : True...并且，通过上面几幅图看到，无论 shape 如何变化，变化的是轴或称作 view，底下的 buffer 始终未变。...至此，三个轴的 reshape 已经讲完。最后，说一个有意思的问题。还记得，原始的一维数组 a 吗？...至此，你应该完全理解 reshape 操作后的魔法： buffer 是个一维数组，永远不变；变化的 shape 通过 view 传达；取值仅有 0 的自由轴，能变化出任意维度。

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理解numpy中ndarray的内存布局和设计哲学

ndarray的设计哲学 ndarray的设计哲学在于数据存储与其解释方式的分离，或者说copy和view的分离，让尽可能多的操作发生在解释方式上（view上），而尽量少地操作实际存储数据的内存区域。...操作产生的是view视图，只是对数据的解释方式发生变化，数据物理地址相同 >>> a.ctypes.data 80831392 >>> b.ctypes.data 80831392 >>> id(a)...—— from NumPy 副本和视图 view机制的好处显而易见，省内存，同时速度快。...因为ndarray是为矩阵运算服务的，ndarray中的所有数据都是同一种类型，比如int32、float64等，每个数据占用的字节数相同、解释方式也相同，所以可以稠密地排列在一起，在取出时根据dtype...determined using other members of the data type hierarchy. >> isinstance(i, np.generic) True 这里，可以将ndarray与python

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Keras实现支持masking的Flatten层代码

Flatten属于后者，因为mask总是与input有相同的shape，所以我们要做的就是在compute_mask函数里对mask也做flatten。...补充知识：pytorch中的reshape()、view()、transpose()和flatten() 1、torch.reshape() reshape()可以由torch.reshape(),也可由...6 7] [ 8 9] [10 11]] [[12 13] [14 15] [16 17]] [[18 19] [20 21] [22 23]]] (4, 3, 2) ''' 2、view...() view()只可以由torch.Tensor.view()来调用 view()和reshape()在效果上是一样的，区别是view（）只能操作contiguous的tensor，且view后的tensor...和原tensor共享存储，reshape（）对于是否contiuous的tensor都可以操作。

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Pytorch常用张量操作以及归一化算法实现

1 Pytorch中常用张量操作 torch.cat 对数据沿着某一维度进行拼接，cat后的总维度数不变，需要注意两个张量进行cat时某一维的维数要相同，否则会报错！...unsqueeze(dim)则与squeeze(dim)正好相反，为添加一个维度的作用。...、contigous和reshape 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...特别的在Pytorch0.4中，在使用了permute和transpose后，内存就不连续了，因此不能直接使用view函数，应该先contigous()变成连续内存后，再使用view。...Pytorch0.4中，增加了一个reshape函数，就相当于contigous().view()的功能了！

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Pytorch常用张量操作以及归一化算法实现

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PyTorch 到底好用在哪里？

PyTorch 连最基本的 maximum, minimum, tile 等等这些 numpy 和 tensorflow 中最简单的运算都没有，用 view 来 reshape 还会报错 contiguous...先来回答一下你提的几个问题： Pytorch 连最基本的 maximum, minimum, tile 等等这些 numpy 和 tensorflow 中最简单的运算都没有，用 view 来 reshape...python 这么实现的（reshape+repeat） contiguous 的问题我经常听别人提问，但我从未遇到过（我几乎从未调用过 `tensor.contiguous()`），大多数人也很少会把...而且 github 上很多 tensorflow 的代码也不能跑了不是吗？毕竟 TF 常年一步一大更新，不怎么考虑向后兼容。...随着同学的更新 TF，我眼睁睁看的我的 TF 代码从运行正常，到警告，到报错 PyTorch 实现的项目在 github 上也有很多，不是吗？

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Pytorch_第二篇_Pytorch tensors 张量基础用法和常用操作

形状相同的全1张量。...的reshape类似 x = torch.randn(4, 4) # torch.Size([4, 4]) y = x.view(16) # torch.Size([16]), equal to y =...torch.reshape(x,[16]) z = x.view(-1, 8) # torch.Size([2, 8])，其中-1表示从其他维度大小推断当前维度大小 # note: 当张量使用了permute...必须先执行函数contiguous()使tensor占用内存空间连续，其次再使用view()函数改变维度才可。...但是后续Pytorch增加了函数reshape()来改变tensor维度，相当于x.contigous().view()的功能，因此要改变维度直接使用y=torch.reshape(x,[16])即可。

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YOLOv8独家原创改进： AKConv（可改变核卷积），即插即用的卷积，效果秒杀DSConv | 2023年11月最新发表

此外，我们通过使用具有相同大小和不同初始采样形状的 AKConv 来探索神经网络的效果。 AKConv 通过不规则卷积运算完成高效特征提取的过程，为卷积采样形状带来更多探索选择。...很明显，与 Deformabled 和标准 Conv 相比，AKConv 有更多的选择，并且卷积参数的数量随着卷积核大小呈线性增加。...鉴于不同数据集的目标形状各不相同，设计与采样形状相对应的卷积运算至关重要。 AKConv完全是通过根据特定相位域设计相应形状的卷积运算来实现的。..._reshape_x_offset(x_offset, self.num_param) out = self.conv(x_offset) return out...c, -1, -1, -1).contiguous().view(b, c, -1) x_offset = x.gather(dim=-1, index=index).contiguous

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涨点技巧：Detect系列---Yolov5引入Yolov7 检测头 IDetect Head、IAuxDetect Head

(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() if not self.training:...(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() if not self.training:...(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() x[i + self.nl] = self.m2...(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() if not self.training: # inference if self.grid...(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() if not self.training:

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浅谈CSwin-Transformers

Cross-Shaped Window Self-Attention 尽管有很强的长距离上下文建模能力，但原始的global self-attention的计算复杂度与特征图大小平方(H==W的情况)成正比的...Locally-Enhanced Positional Encoding(LePE) 上图所示，左边为VIT模型的PE，使用的绝对位置编码或者是条件位置编码，只在embeeding的时候与token一起进入...().view(B, C, H, W) H_sp, W_sp = self.H_sp, self.W_sp x = x.view(B, C, H // H_sp, H_sp..., W // W_sp, W_sp) x = x.permute(0, 2, 4, 1, 3, 5).contiguous().reshape(-1, C, H_sp, W_sp) ##...(-1, self.num_heads, C // self.num_heads, H_sp * W_sp).permute(0, 1, 3, 2).contiguous() x = x.reshape

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给卷积神经网络动动刀：加法网络探究

X_col = X_col.permute(1,2,0).contiguous().view(X_col.size(1),-1) W_col = W.view(n_filters...=padding, stride=stride).view(n_x, -1, h_out*w_out) X_col = X_col.permute(1,2,0).contiguous().view...(X_col.size(1),-1) 上面两行代码就是将输入的X进行im2col变成二维矩阵 W_col = W.view(n_filters, -1) 同样的W也reshape成二维矩阵。...out = out.view(n_filters, h_out, w_out, n_x) out = out.permute(3, 0, 1, 2).contiguous() 最后得到的output矩阵同样通过...reshape变回4维。

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Python3入门机器学习（二）- Jupyter Notebook与Numpy的使用

4.1 ---- Numpy 数据基础 1.加载numpy与查看版本 ?...2.4 3.reshape 改变维度 ? 3.1 ? 3.2 ---- Numpy 数组的合并与分割 1.合并操作合并相同维度 ? 1.1 合并不同维度 ?...3,3,3) (2,2) 向量和矩阵直接的运算 v = np.array([1,2]) A array([[0, 1], [2, 3]]) # 向量和矩阵中的每一行做加法 # 自动将低维的元素与高维的每一维的元素进行元素...Returns ------- reshaped_array : ndarray This will be a new view object if possible;...>>> b = a.T # Taking a view makes it possible to modify the shape without modifying #

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计算机视觉中的注意力：PyTorch中实现MultiHead和CBAM

如果我们看不到River这个词，那么Bank这个词就失去了它的上下文信息，我们同意这一点吗?这就是自注意力背后的主旨。它试图给每个单词提供上下文信息，因为单词的个别意思不能代表它们在句子中的意思。...例如，当在 Youtube 上输入查询来搜索某个视频时，搜索引擎会将您的查询与数据库中与候选视频链接的一组键（视频标题、描述等）进行映射。然后，它会为您呈现最匹配的视频（值）。...[128, 1, 32, 32] attn_output: [128, 32, 1, 256], attn_weights: [128, 1, 32, 16] 这个基本实现的一些要点：输出将具有与查询输入大小相同的形状...输出将具有与输入完全相同的形状，只有最后一个维度会更改为您在构造函数中指定为 out_features 的任何内容。对于我们的例子，输入形状是一组 128 * 32 = 4096 和 256 个特征。...(F.relu(self.mixing_layer1( z2))) + z2).transpose(1, 2).contiguous()).transpose(1, 2).contiguous

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张量数据结构

torch.float); print(y,y.dtype) #使用type函数转换成浮点类型 z = i.type_as(x);print(z,z.dtype) #使用type_as方法转换成某个Tensor相同类型...如果view方法改变尺寸失败，可以使用reshape方法. scalar = torch.tensor(True) print(scalar.size()) print(vector.shape) 输出如下...会失败，可以用reshape方法 matrix26 = torch.arange(0,12).view(2,6) print(matrix26) print(matrix26.shape) # 转置操作让张量存储结构扭曲...matrix62 = matrix26.t() print(matrix62.is_contiguous()) # 直接使用view方法会失败，可以使用reshape方法 #matrix34 =...matrix34 = matrix62.reshape(3,4) #等价于matrix34 = matrix62.contiguous().view(3,4) print(matrix34) 输出如下

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Pytorch-张量形状操作

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