reshape和view
时间: 2023-11-03 12:52:49 浏览: 52
reshape和view都是用来改变数组的形状的方法,但在实现上有一些细微的差别。
reshape方法是numpy中的一个函数,它可以改变数组的形状,并返回一个新的数组。它接受一个表示新形状的元组作为参数。例如,如果有一个形状为(4, 3)的数组arr,我们可以使用arr.reshape((3, 4))来将其转换为一个形状为(3, 4)的新数组。需要注意的是,reshape返回的新数组和原始数组共享相同的数据,只是形状不同。
view方法是ndarray对象的一个方法,它也可以改变数组的形状,但与reshape不同的是,它返回的是一个与原始数组共享数据的新视图(view)。也就是说,view并不会创建新的数据副本,只是改变了数组的维度和形状。因此,通过view方法改变数组形状后,对原始数组和新视图的操作会相互影响。
总结起来,reshape返回一个新的数组,而view返回一个与原始数组共享数据的新视图。这两种方法在实现上有一些差别,但在实际使用中可以根据需要选择合适的方法。
相关问题
view 和 reshape的区别
view 和 reshape 都是用于改变张量的形状的方法,但它们之间有一些区别。
1. view 方法:view 方法是 PyTorch 中的一个操作,它可以返回一个新的张量,该张量与原始张量共享相同的数据,但具有不同的形状。它只能在原始张量和新张量的元素总数相同的情况下使用。view 方法不会改变张量的存储顺序,只是改变了张量的视图。如果原始张量是连续的,那么新张量也会是连续的。
2. reshape 方法:reshape 方法是 NumPy 中的一个操作,也被添加到 PyTorch 中。它可以返回一个新的张量,该张量与原始张量共享相同的数据,但具有不同的形状。与 view 方法不同的是,reshape 方法可以在原始张量和新张量的元素总数不同的情况下使用。reshape 方法会重新排列张量的元素以满足新形状,但不会改变张量的存储顺序。
总结来说,view 方法更严格,要求原始张量和新张量的元素总数相同,而 reshape 方法更灵活,可以在元素总数不同的情况下使用。
python view与reshape
Python中的view和reshape都是用于改变张量形状的方法。它们之间的主要区别在于对原张量的要求和对内存的使用方式。
1. view方法是在不改变原始张量数据的情况下创建一个新的张量视图。它通过对原张量的元素重新分配形状来实现。但是,需要注意的是,view方法只能用于连续的内存块。如果原张量的内存不是连续的,则需要先调用contiguous方法,然后再使用view方法。view方法返回的新张量与原张量共享数据存储,因此对一个张量的修改会影响到另一个张量。
2. reshape方法是通过改变张量的形状来创建一个新的张量。与view方法不同的是,reshape方法可以用于任意内存布局的张量,而不需要连续的内存块。reshape方法返回的新张量与原张量共享数据存储,因此对一个张量的修改会影响到另一个张量。
总结来说,view方法用于改变连续内存布局的张量形状,而reshape方法用于改变任意内存布局的张量形状。
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