resize和reshape的区别
时间: 2024-04-25 18:22:08 浏览: 15
resize和reshape都是用于改变数组的形状的函数,但它们之间有一些区别。
1. resize函数:resize函数会直接修改原始数组的形状,并返回修改后的数组。如果新的形状比原始数组的元素数量大,将会在数组末尾添加重复元素,如果新的形状比原始数组的元素数量小,将会剪裁数组。resize函数可以接受一个参数指定新的形状,或者可以接受一个元组来指定每个维度的大小。
2. reshape函数:reshape函数会返回一个新的数组,而不会修改原始数组。新数组的形状由指定的参数决定,但是要保证原始数组和新数组的元素数量一致。如果不能满足这个条件,将会抛出一个错误。reshape函数可以接受一个参数指定新的形状,或者可以接受一个元组来指定每个维度的大小。
总结:resize函数直接修改原始数组的形状,并返回修改后的数组,而reshape函数返回一个新的数组。使用时需要注意保证元素数量一致。
相关问题
resize和reshape区别
resize和reshape都是用于改变数组形状的函数,但是它们的实现方式和作用略有不同。
reshape函数可以改变数组的形状,但是它要求改变后的数组元素个数必须与原数组相同,否则会报错。reshape函数不会改变数组的内存布局,只是改变了数组的形状。
而resize函数可以改变数组的形状,并且可以改变数组的元素个数。如果改变后的元素个数比原数组多,那么新的元素会被初始化为0。如果改变后的元素个数比原数组少,那么多余的元素会被删除。resize函数会改变数组的内存布局,可能会导致性能下降。
因此,如果只是想改变数组的形状而不改变元素个数,应该使用reshape函数;如果需要改变元素个数,或者需要改变数组的内存布局,应该使用resize函数。
torch.resize和reshape
torch.resize和torch.reshape是PyTorch库中用于改变张量尺寸的函数。
torch.resize函数可以通过传递一个新的size参数来修改张量的尺寸。尺寸可以是一个整数值,也可以是一个元组。如果新尺寸较小,那么张量将裁剪为新尺寸大小;如果新尺寸较大,那么将填充未定义的元素。这个函数修改了原始张量,并返回一个具有新尺寸的张量。需要注意的是,如果调整尺寸需要改变张量中元素的数量,那么这个操作将会重新分配存储。
torch.reshape函数用于改变张量的形状,而不改变张量中的元素数量。可以通过传递一个新的形状参数来指定新的形状,形状可以是元组类型。新形状的总元素数必须与原始张量的总元素数相匹配,否则将引发错误。这个函数不会更改张量的存储,只会返回一个具有新形状的新张量,如果新形状与原形状相同,那么会返回原始张量。
torch.resize和torch.reshape在功能上有所不同。resize函数主要用于更改尺寸,可以通过添加或删除元素来适应新尺寸,而reshape函数仅用于更改形状,不创建或删除元素。此外,被resize修改的原始张量本身将被更改,而reshape返回一个新的张量,不会更改原始张量。根据具体的操作需求,我们可以选择使用这两个函数中的任何一个来改变张量的尺寸和形状。