训练模型出现报错cuDNNerror: CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED.Thiserrormayappearifyoupassedinanon-contiguousinput.1.尝试了对可能的tensor添加.contiguous()函数，不能解决问题，排除。2.尝试将batch_size=12减小到10，不再报错，但实验要求不能减小batch_s

前言深度学习中经常要用到张量坐标系变换与维度转换，因此记录一下，避免混淆坐标系变换坐标系变换（矩阵转置），主要是调换tensor/array的维度pytorchimporttorchdefinfo(tensor):print(f"tensor:{tensor}")print(f"tensorsize:{tensor.size()}")print(f"tenso

1.nn.MaxPool2d()和nn.Conv2D()基本一样，但是stride默认值是kernel_size。2.transpose().contiguous()、view()contiguous一般与transpose，permute，view搭配使用：使用transpose或permute进行维度变换后，调用contiguous，然后方可使用view对维度进行变形print(x.shape)x=x.transpos

根据PyTorch文档¹，t.contiguous()返回一个包含与t张量相同数据的连续张量。如果t张量已经是连续的，这个函数返回t张量本身。一个张量是连续的，如果张量中的相邻元素在内存中实际上是相邻的³。有些对张量的操作，例如transpose()，permute()，view()和narrow()，不改变张量的内容，但改变数

QuestionFindthecontiguoussubarraywithinanarray(containingatleastonenumber)whichhasthelargestsum.Forexample,giventhearray[-2,1,-3,4,-1,2,1

文章目录​​tensor.gather​​​​tensor.expand​​​​tensor.repeat​​​​reshape()和view()​​​​permute()和transpose()​​​​torch.matmul()​​​​torc

CheckifBinaryStringHasatMostOneSegmentofOnesGivenabinarystringswithoutleadingzeros,returntrueifscontainsatmostonecontiguoussegment

Resetsparameterdatapointersothattheycanusefastercodepaths. Rightnow,thisworksonlyifthemoduleisontheGPUandcuDNNisenabled.Otherwise

Givenanintegerarraynums,findthecontiguoussubarray(containingatleastonenumber)whichhasthelargestsumandreturnitssum.Asubarrayisacontig