torch7：如何展平张量？

Question

我想展平任何一般的n维torch.Tensor，但以一种计算优化的方式。（这里 "flatten" 的意思是将给定的 Tensor 转换为与给定向量具有相同数量元素的一维 Tensor。）我目前正在使用以下步骤来执行此操作：

local original_tensor = -- output of some intermediate layer of a conv-net residing in the GPU
local shaping_tensor = torch.Tensor(original_tensor:nElement())
original_tensor = original_tensor:resizeAs(shaping_tensor:cuda())

我认为它有点低效，因为 :cuda() 将这个新的张量从内存推送到 GPU。有人可以建议更有效的方法吗？

提前致谢。

Answer 1

这不是用reshape命令解决了吗？参见 documentation and this example

我假设您知道如何获取 original_tensor 的维度。将它们相乘得到矢量大小。

local my_vector = nn.reshape(vector_size, original_vector)

我错过了什么吗？这还不够有效吗？应该是一个高度并行的作业。

Answer 2

典型的方法是创建一个视图（因此实际上不会重塑张量）。

x:view(x:nElement())

直接来自官方"torch for numpy users"https://github.com/torch/torch7/wiki/Torch-for-Numpy-users

torch7：如何展平张量？

torch7: How to flatten a Tensor?

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