改变tensor的形状
时间: 2023-09-19 13:12:18 浏览: 31
可以使用`torch.reshape()`或`torch.view()`函数来改变tensor的形状。这两个函数的区别在于,`torch.reshape()`返回一个新的tensor,而`torch.view()`返回的是原来的tensor的一个视图,即共享数据存储空间。
例如,将一个大小为(3, 4, 5)的tensor变形成大小为(6, 10)的tensor,可以使用以下代码:
```python
import torch
x = torch.randn(3, 4, 5)
y = x.reshape(6, 10) # 返回一个新的tensor
z = x.view(6, 10) # 返回原来的tensor的一个视图
print(x.shape) # 输出torch.Size([3, 4, 5])
print(y.shape) # 输出torch.Size([6, 10])
print(z.shape) # 输出torch.Size([6, 10])
```
在使用`reshape()`或`view()`函数改变tensor形状时,需要注意新的形状要和原来的形状兼容,即两个tensor的元素个数要相同。否则会报错。
相关问题
怎么转换tensor的形状
可以使用PyTorch中的view函数来转换tensor的形状。该函数可以接受一个tuple作为参数,指定新的形状。例如,假设有一个形状为(3, 4)的tensor,可以使用以下代码将其转换为形状为(2, 6)的tensor:
``` python
import torch
# 创建一个形状为(3, 4)的tensor
x = torch.randn(3, 4)
# 将tensor转换为形状为(2, 6)
y = x.view(2, 6)
print(y.shape) # 输出(2, 6)
```
需要注意的是,view函数只能用于当tensor的元素数量不变时的转换。如果要进行的转换会改变元素数量,需要使用reshape函数。例如,假设有一个形状为(3, 4)的tensor,想将其转换为形状为(4, 5),可以使用以下代码:
``` python
import torch
# 创建一个形状为(3, 4)的tensor
x = torch.randn(3, 4)
# 将tensor转换为形状为(4, 5)
y = x.reshape(4, 5)
print(y.shape) # 输出(4, 5)
```
需要注意的是,reshape函数和view函数不会改变原来的tensor,而是返回一个新的tensor。如果想在原来的tensor上进行操作,可以使用inplace参数,将其设置为True。例如:
``` python
import torch
# 创建一个形状为(3, 4)的tensor
x = torch.randn(3, 4)
# 将tensor转换为形状为(2, 6),并替换原来的tensor
x.view_(2, 6)
print(x.shape) # 输出(2, 6)
```
如何改变tensor的第3个维度
要改变tensor的第3个维度,可以使用transpose函数或permute函数。transpose函数可以交换tensor的两个维度,而permute函数可以重新排列tensor的维度顺序。例如,如果要将一个形状为(3, 4, 5)的tensor的第3个维度和第1个维度交换,可以使用以下代码:
```
import torch
x = torch.randn(3, 4, 5)
x = x.transpose(0, 2, 1)
```
如果要将第3个维度移动到第1个维度,可以使用permute函数:
```
import torch
x = torch.randn(3, 4, 5)
x = x.permute(2, 0, 1)
```
这将返回一个形状为(5, 3, 4)的tensor。