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Pytorch之contiguous的用法_python_脚本之家
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...
www.jb51.net/article/177564.htm 2019-12-31
对Pytorch 中的contiguous理解说明_python_脚本之家
一般来说这一点不用太担心,如果你没在需要调用contiguous()的地方调用contiguous(),运行时会提示你: RuntimeError: input is not contiguous 只要看到这个错误提示,加上contiguous()就好啦～ 补充:pytorch之expand,gather,squeeze,sum,contiguous,softmax,max,argmax gather torch.gather(input,dim,index,out=None)...
www.jb51.net/article/2067...htm 2024-5-18
使用pytorch实现可视化中间层的结果_python_脚本之家
im_as_arr=np.float32(cv2im) im_as_arr=np.ascontiguousarray(im_as_arr[..., ::-1]) im_as_arr=im_as_arr.transpose(2,0,1)# Convert array to D,W,H # Normalize the channels forchannel, _inenumerate(im_as_arr): im_as_arr[channel]/=255 im_as_arr[channel]-=mean[channel] im...
www.jb51.net/article/1774...htm 2024-5-19
Python中flatten( ),matrix.A用法说明_python_脚本之家
‘C' means to flatten in row-major (C-style) order. ‘F' means to flatten in column-major (Fortran- style) order. ‘A' means to flatten in column-major order if a is Fortran contiguous in memory, row-major order otherwise. ‘K' means to flatten a in the order the elements occur ...
www.jb51.net/article/1901...htm 2024-5-14
Linux磁盘管理方法介绍_linux shell_脚本之家
vbird_logical: 11/251968 files (9.1% non-contiguous), 36926/1004046 blocks 如果没有加上 -f 的选项,则由于这个文件系统不曾出现问题,检查的经过非常快速!若加上 -f 强制检查,才会一项一项的显示过程。 六、磁盘挂载与卸除 挂载是指将一个硬件设备(例如硬盘、U盘、光盘等)对应到一个已存在的目录上。 若...
www.jb51.net/article/2500...htm 2024-5-19
numpy中的ndarray方法和属性详解_python_脚本之家
>>> import numpy as np >>> x=np.array([[1,2,3],[9,8,7],[6,5,4]]) >>> x.T #获得x的转置矩阵 array([[1, 9, 6], [2, 8, 5], [3, 7, 4]]) >>> print x.flags #返回数组内部的信息 C_CONTIGUOUS : True F_CONTIGUOUS : False OWNDATA : True WRITEABLE : True ALIGNE...
m.jb51.net/article/1620...htm?ivk_sa... 2024-5-3
pytorch显存一直变大的解决方案_python_脚本之家
r=x[:, :, i*S: i*S+HH, j*S: j*S+WW].contiguous().view(1,-1) # r = r[:, range(r.shape[1] - 1, -1, -1)] k=torch.mm(p, torch.t(r)) p.sub_(torch.mm(k, torch.t(k))/(alpha+torch.mm(r, k))) w.grad.data=torch.mm(w.grad.data.view(F,-1), torch.t...
www.jb51.net/article/2091...htm 2024-5-19