torch.reshape -1

`torch.reshape`函数用于重新调整张量的形状。当我们在调用`torch.reshape`时，可以使用参数`-1`来表示该维度的大小应该由张量本身的大小和其他维度来推断出来。

具体来说，如果我们将张量的形状中的某个维度指定为`-1`，PyTorch会根据张量的总元素数量和其他维度的大小自动计算出该维度的大小。

下面是一个示例：

import torch

x = torch.randn(2, 3, 4)
y = torch.reshape(x, (-1, 4))  # 将x重新调整为2行4列的张量
print(y.shape)  # 输出: torch.Size([6, 4])

在上面的例子中，我们将原始张量`x`的形状从`(2, 3, 4)`调整为`(6, 4)`。通过将第一个维度指定为`-1`，PyTorch根据总元素数量和其他维度的大小确定了第一个维度的大小为6。

注意，使用`-1`来调整形状时，只允许一个维度被指定为`-1`，其他维度必须指定具体的大小。此外，调整后张量的总元素数量必须与原始张量保持一致，否则会引发错误。

相关问题

Numpy.reshape和 torch.reshape

Numpy.reshape和torch.reshape是两个用于改变多维数组形状的函数，分别来自于Python中的Numpy库和PyTorch库。

Numpy是Python的一个核心科学计算库，提供了高性能的多维数组对象以及这些数组的操作工具。Numpy.reshape函数可以将一个Numpy数组重新塑形为其他形状，而不改变其数据。其基本用法是`numpy.reshape(array, newshape)`，其中`array`是原始数组，`newshape`指定了新的形状，它可以是一个整数或者整数的元组。如果新的形状是正确的，那么返回的数组将拥有该形状，且数据将按行优先顺序填充到新形状的数组中。

PyTorch是一个开源机器学习库，建立在Numpy的替代品Torch之上，用于解决深度学习和通用的科学计算。PyTorch中的torch.reshape函数功能类似于Numpy的reshape函数。其使用方式为`torch.reshape(input, shape)`，其中`input`是要被重新塑形的张量（tensor），`shape`是一个包含新形状维度的元组。使用torch.reshape时，返回的张量与输入共享相同的数据，因此改变返回的张量也会改变原始张量的内容。

两个函数都需要确保重塑前后元素的总数保持一致。如果不清楚新形状的具体大小，可以使用-1作为某个维度的值，让函数自动计算该维度的大小。

center_h = (torch.arange(in_height, device=device) + offset_h) center_w = (torch.arange(in_width, device=device) + offset_w) shift_y, shift_x = torch.meshgrid(center_h, center_w) shift_y, shift_x = shift_y.reshape(-1), shift_x.reshape(-1)

这段代码是用于计算特征图中每个像素点的中心坐标。首先，通过torch.arange函数生成从0到in_height-1和0到in_width-1的两个张量center_h和center_w，其中offset_h和offset_w是偏移值。然后，使用torch.meshgrid函数生成两个矩阵shift_y和shift_x，这两个矩阵的元素分别为center_h和center_w中的所有组合。最后，通过reshape函数将shift_y和shift_x从矩阵形式转化为一维向量。这样就得到了特征图中每个像素点的中心坐标。