torch中的view和reshape
时间: 2023-04-13 07:01:10 浏览: 76
torch中的view和reshape都是用来改变张量形状的函数。
view函数可以将一个张量的形状改变为另一个形状,但是要求新形状的元素个数必须与原形状的元素个数相同。例如,一个形状为(2,3,4)的张量可以通过view函数改变为形状为(3,8)的张量。
reshape函数也可以改变张量的形状,但是不要求新形状的元素个数与原形状的元素个数相同。如果新形状的元素个数与原形状的元素个数不同,那么reshape函数会自动调整张量的元素顺序来适应新形状。例如,一个形状为(2,3,4)的张量可以通过reshape函数改变为形状为(4,6)的张量。
总之,view和reshape都是非常有用的函数,可以帮助我们方便地改变张量的形状,从而更好地适应不同的计算需求。
相关问题
torch.reshape,torch.view,reszie
这三个函数都是PyTorch中用于改变张量形状的函数。虽然它们都能够实现相似的功能,但它们在实现上有所不同,并且针对特定的应用场景,选择不同的函数可能会更有优势。
torch.reshape和torch.view都是用于改变张量形状的函数,两个函数基本上是相同的。torch.reshape可以将张量的形状更改为任何形状,因此它非常灵活。而torch.view只能将张量的形状更改为与原始张量具有相同数量元素的张量形状,因此它更严格一些。另一个重要的区别是torch.reshape创建一个新的张量,而torch.view返回一个可共享存储的原始张量上的“视图”,这意味着它不会占用额外的内存。
resize函数也可以用于改变张量形状。与torch.reshape和torch.view不同的是,resize不会返回一个新的张量或视图。它直接修改原张量的形状。此外,resize可以用于缩小或扩大张量的形状,即使是不能均匀分配原始张量中的所有元素的新形状。
总结来说,这三个函数都可以用于改变张量的形状,但它们之间具有不同的应用场景和实现方式。简单来说,如果想要改变张量形状而不占用额外内存,可以使用torch.view;如果想要改变形状并且形状不需要与原始张量相同,使用torch.reshape可能更加合适;如果需要同时扩大或缩小张量的形状,则可以使用resize函数。
torch reshape
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])
```