torch reshape
时间: 2023-07-03 17:25:12 浏览: 68
在 PyTorch 中,reshape 操作可以使用 `view()` 函数实现。`view()` 函数会返回一个新的 tensor,该 tensor 与原 tensor 共享数据存储空间,但形状不同。
使用 `view()` 函数进行 reshape 操作时,需要保证新 tensor 的元素总数与原 tensor 的元素总数相同,否则会抛出运行时错误。
下面是一个使用 `view()` 函数进行 reshape 操作的示例代码:
```python
import torch
# 创建一个形状为 [2, 3, 4] 的 tensor
x = torch.randn(2, 3, 4)
# 将 x reshape 为形状为 [6, 4] 的 tensor
y = x.view(6, 4)
# 打印 y 的形状
print(y.shape)
```
输出结果为:
```
torch.Size([6, 4])
```
相关问题
torch reshape函数
torch.reshape函数用于改变张量的形状。它接受一个张量作为输入,并返回具有指定形状的新张量,而不改变原始张量的数据。reshape函数的语法如下:
```python
torch.reshape(input, shape)
```
其中,`input`是输入张量,`shape`是一个元组或列表,指定了期望的新形状。需要注意的是,新形状的元素个数必须与原始张量的元素个数相同。
以下是一个示例:
```python
import torch
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(x.shape) # 输出: torch.Size([2, 3])
y = torch.reshape(x, (3, 2))
print(y.shape) # 输出: torch.Size([3, 2])
print(y) # 输出: tensor([[1, 2], [3, 4], [5,6]])
```
在上述示例中,我们首先创建了一个形状为`(2, 3)`的张量x。然后,我们使用`torch.reshape`函数将其转换为形状为`(3, 2)`的新张量y,并打印出y的形状和值。
torch.reshape
torch.reshape 函数用于改变张量的形状。它接受一个张量作为输入,并返回一个具有指定形状的新张量,而不改变原始张量的数据。
使用示例:
```python
import torch
x = torch.arange(6) # 创建一个形状为 (6,) 的张量
y = torch.reshape(x, (2, 3)) # 将 x 改变为形状为 (2, 3) 的张量
print(y)
```
输出:
```
tensor([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
```
在这个示例中,我们首先创建一个形状为 (6,) 的张量 x,然后使用 torch.reshape 函数将其改变为形状为 (2, 3) 的张量 y。