pytorch 重塑维度
时间: 2023-04-03 22:03:15 浏览: 55
可以使用 pytorch 中的 view() 函数来重塑张量的维度。例如,如果有一个形状为 (2, 3, 4) 的张量,可以使用 view(2, 12) 将其重塑为形状为 (2, 12) 的张量。注意,重塑后的张量元素数量必须与原张量相同。
相关问题
pytorch如何对矩阵维度进行重构
在PyTorch中,可以使用`view()`方法来对矩阵的维度进行重构,也可以使用`reshape()`方法来实现相同的功能。
这两个方法的作用都是将原始矩阵重塑为指定形状的新矩阵,但是有一些细微的差别。
使用`view()`方法时,要确保重塑后的新形状与原始矩阵的元素总数相同,因为`view()`方法只能在不改变元素总数的情况下进行重塑。例如,将一个形状为(4, 6)的矩阵重塑为(2, 12)的矩阵,可以使用以下代码:
```python
import torch
x = torch.randn(4, 6)
y = x.view(2, 12)
```
使用`reshape()`方法时,可以在改变元素总数的情况下进行重塑。例如,将一个形状为(4, 6)的矩阵重塑为(2, 8)的矩阵,可以使用以下代码:
```python
import torch
x = torch.randn(4, 6)
y = x.reshape(2, 8)
```
无论是使用`view()`还是`reshape()`方法,都会返回一个新的重塑后的矩阵,原始矩阵本身不会改变。
pytorch中view函数用法
PyTorch中的`view()`函数用于改变张量的形状,也称为重塑或调整大小。它的参数是一个元组,表示新张量的形状。
例如,如果有一个形状为`(4, 3)`的张量`x`,我们可以使用`view()`函数将其重塑为`(6, 2)`的张量:
```
import torch
x = torch.randn(4, 3)
print(x.shape) # 输出: torch.Size([4, 3])
y = x.view(6, 2)
print(y.shape) # 输出: torch.Size([6, 2])
```
注意,`view()`函数返回一个新的张量,不会改变原始张量。如果重塑后的张量元素个数与原始张量不同,将会抛出异常。
此外,`view()`函数还可以使用`-1`作为一个维度的值,表示该维度的大小应该由其他维度推断而来。例如,我们可以将形状为`(4, 3)`的张量重塑为形状为`(2, -1)`的张量:
```
import torch
x = torch.randn(4, 3)
print(x.shape) # 输出: torch.Size([4, 3])
y = x.view(2, -1)
print(y.shape) # 输出: torch.Size([2, 6])
```