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tf.transpose 是否也会更改内存（如 np.ascontigouslyarray ）？

2024-03-23

如果我使用tf.transpose它也会改变内存布局吗？

在 numpy 中，它使用函数np.ascontiguousarray.

我的意思是，如果我使用 cuda，这将很重要。因为内存布局是 [N C H W] 或 [N H W C] 会有所不同。 （N ... Nr 样本，H ... 数组高度，W ... 数组宽度，C ... 数组深度，例如 RGB）

如何检查这个？


如果你仔细阅读文档 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/transpose你可以找到答案：

Numpy 兼容性

在 numpy 中，转置是内存高效的恒定时间操作，因为它们只是返回具有调整步幅的相同数据的新视图。

TensorFlow 不支持步幅，因此转置会返回一个新的张量，其中的项已排列。

Hence tf.transpose返回具有所需形状的新张量（因此效率低下），所以是的，它改变了内存布局。

但是，不要使用tf.trasnpose你可以用tf.reshape https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/reshape用于更改张量形状而不创建新的张量形状

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