前言用户在使用 Pytorch 的过程中，必然会接触到 view 这个概念，可能会有用户对它背后的实现原理感兴趣。Pytorch 通过 view 机制可以实现 tensor 之间的内存共享。而 view 机制可以避免显式的数据拷贝，因此能实现快速且内存高效的比如切片和 element-wise 等操作。全文约 ~4000字&多图预警。什么是 View搬运官网的例子 https://pyto
转载
2023-12-31 22:14:57
499阅读
# 如何在PyTorch中复制Tensor
在深度学习中，Tensor是数据的基本单位。当我们处理Tensor时，有时需要将一个Tensor的内容复制到另一个Tensor中。本文将详细介绍如何实现PyTorch中的Tensor复制，我们将通过步骤图表和代码示例来帮助你理解这一过程。
## 流程概述
下面是实现PyTorch Tensor复制的主要步骤：
| 步骤 | 描述
跟着 DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ 学习pytorch,本人属于学了不用就忘的，跟着做一下课程笔记。由于不想做英文教程的翻译，这里只放一些学习过程中的重点代码和自己的理解，具体完整版本可以看原文。1.pytorch介绍深度学习框架之一，学习掌握其使用很有必要。2.运行环境在colab的GPU环境中运行。#torch引入
import t
转载
2023-12-02 14:29:43
188阅读
# PyTorch Tensor 复制与相连的实现
在机器学习和深度学习的开发过程中，使用张量（tensor）是非常常见的。而在处理数据时，可能经常需要对张量进行复制与相连操作。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现这两项操作，适合初学者理解和实践。
## 流程概述
在开始详细的代码实现之前，我们先来看一下整个操作的流程。我们分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作描述
一、补充知识：1. Tensor和tensor的区别： 在PyTorch中，Tensor和tensor都能用于生成新的张量：>>>import numpy as np
>>> a=torch.Tensor([1,2])
>>> a
tensor([1., 2.])
>>> a=torch.tensor([1,2])
>&
转载
2023-10-28 14:04:00
251阅读
tensor复制可以使用clone()函数和detach()函数即可实现各种需求。cloneclone()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟新的内存，但是仍然留在计算图中。detachdetach()函数可以返回一个完全相同的tensor,新的tensor开辟与旧的tensor共享内存，新的tensor会脱离计算图，不会牵扯梯度计算。此外，一些原地操作(in-place, such as resize_ / resize_as_ / set_ / transpose
原创
2021-08-12 22:31:31
1568阅读
一、直接创建1.1 通过torch.tensor创建张量torch.tensor(
data,dtype=None,
device=None,
requires_grad=False,
pin_memory=False)data：数据，可以是list，numpy
dtype：数据类型，默认与data一致
device：所在设备，cuda/
转载
2024-07-05 00:16:33
71阅读
Pytorch张量介绍与创建1. 张量介绍2. 张量创建2.1 张量数据类型2.2 直接创建2.3 依据数值创建(形状)2.3.1 torch.zeros()2.3.2 其他的张量创建函数 1. 张量介绍张量是一个包含多个同类数据类型的多维数组, 是标量,向量和矩阵的高维拓展.Tensor与Variable Variable是torch.autograd中的数据类型,主要用于封装Tensor,进
转载
2024-07-06 14:45:34
90阅读
# PyTorch 多进程 Tensor 共享
在深度学习研究和应用中，数据并行是提高计算效率的重要手段之一。PyTorch 提供了多进程（multiprocessing）的方法来帮助用户充分利用多核 CPU 的优势。在这篇文章中，我们将讨论如何在 PyTorch 中使用多进程来共享 Tensors，并介绍相应的代码示例。在文章的最后，我们还会使用图形化工具展示多进程的工作流程和任务安排。
#
查看张量形状有两种方法查看张量形状:通过属性查看 Tensor.shape通过方法查看 Tensor.size()两种方式的结果都是一个 torch.Size 类型(元组的子类)的对象>>> t = torch.empty(3, 4)
>>> t.size()
torch.Size([3, 4])
# 获取 dim=1 维度的 size
>>>
转载
2024-09-24 11:01:18
86阅读
Python 中的深浅拷贝1. is 和 ==的介绍1.1 ==的使用== 则是判断两个对象的值是否相等，不管两个变量的引用对象是否相同a=1
b=1
print(a==b)#True
a=[1]
b=[1]
print(a==b)#True1.2 is的使用1.2.1 补充id()函数id()返回对象的唯一身份标识;在CPython中即是对象在内存中的地址，具有非重叠生命周期的两个对象可能有相同
转载
2024-09-19 07:31:15
32阅读
文章目录Pytorch-深度学习笔记环境搭建查看pytorch是否能使用cuda加速Pytorch将模型和张量加载到GPU方法1方法2Overview线性模型code梯度下降算法codecode反向传播code用PyTorch实现线性回归code逻辑斯蒂（losgitic）回归code处理多维特征的输入code加载数据集code多分类问题code卷积神经网络（基础篇）codecode卷积神经网络（
Let's start！data=np.array([1.,2.,3.,4.])
t1=torch.Tensor(data)
t2=torch.tensor(data)
t3=torch.as_tensor(data)
t4=torch.from_numpy(data)
print(t1)
print(t2)
print(t3)
print(t4)
结果：
tensor([1., 2.
转载
2023-08-24 14:57:55
167阅读
目录一、SummaryWriter. add_image()二、torchvision.utils.make_grid三、卷积核和特征图可视化1. 卷积核可视化2. 特征图可视化四、计算图可视化及打印模型参数1. SummaryWriter.add_graph()2. torchsummary.summary() 任务简介：学习TensorBoard中scalar与histogram的使用；学习
转载
2024-09-23 10:01:49
40阅读
python与pytorch中需要注意的点python对象的复制pytorch结果复现pytorch断点续训 python对象的复制 python中有一个专门用于复制的包copy, 这个包的出现其实就暗示了我们平时使用等式来复制对象有可能是不对的，且根据python中可变数据类型与不可变数据类型的差异，推知不同的数据类型复制方式不同。 python可变数据类型有list, dict, se
一、集合数据类型(set):无序不重复的集合，交集、并集等功能二、三元运算符三、深浅拷贝1）字符串和数字：深浅内存地址都一样2）其他：浅拷贝：仅复制最外面第一层深拷贝：除了最内层其他均拷贝四、函数：1）创建：def 函数名(参数)2）返回值 return 返回值，如果不指定return则默认返回None一旦遇到return后面的代码不再执行3）参数形参、实参普通参数数量要一致
文章目录前言一、python中的浅拷贝，深拷贝1. 赋值操作原理2. copy()3. deepcopy()二、pytorch中的深拷贝、浅拷贝1. inplace = True2. .Tensor、.tensor、.from_numpy、.as_tensor的区别3. .detach()和.clone()4. contiguous函数 前言本文将介绍在python编程过程中遇到的各种赋值、浅拷贝
转载
2024-03-31 09:26:41
935阅读
# PyTorch 内存共享实现指南
在深度学习中，内存的高效使用对于训练大型模型至关重要。PyTorch 提供了一些机制来实现内存共享，以优化模型的训练效率。本文将会为新手介绍 PyTorch 中内存共享的基本流程，以及逐步细化每一步的实现代码。
## 流程概述
我们将通过以下几个步骤来实现 PyTorch 的内存共享：
| 步骤 | 描述
作者：曾芃壹 文章目录Tensor基本创建方法Tensor快速创建方法常用数学操作线性代数运算连接和切片变形CUDA加速自动微分基本原理向前传播反向传播非标量输出 TensorTensor,中文为张量，是pytorch中最基本的数据类型#导入torch包
import torch基本创建方法#torch.Tensor()传入参数构造矩阵
x=torch.Tensor(2,4)
print(x)
p
转载
2023-10-20 20:44:27
214阅读
python 基于mmap模块的jsonmmap实现本地多进程内存共享###1.概述共享内存可以说是最有用的进程间通信方式.两个不用的进程共享内存的意思是:同一块物理内存被映射到两个进程的各自的进程地址空间.一个进程可以及时看到另一个进程对共享内存的更新,反之亦然.采用共享内存通信的一个显而易见的好处效率高,因为进程可以直接读写内存,而不需要任何数据的复制.对于向管道和消息队列等通信等方式,则
转载
2023-09-02 11:20:29
305阅读
