torch reshape函数
时间: 2023-09-23 14:06:17 浏览: 100
torch.reshape函数用于改变张量的形状。它接受一个张量作为输入,并返回具有指定形状的新张量,而不改变原始张量的数据。reshape函数的语法如下:
```python
torch.reshape(input, shape)
```
其中,`input`是输入张量,`shape`是一个元组或列表,指定了期望的新形状。需要注意的是,新形状的元素个数必须与原始张量的元素个数相同。
以下是一个示例:
```python
import torch
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(x.shape) # 输出: torch.Size([2, 3])
y = torch.reshape(x, (3, 2))
print(y.shape) # 输出: torch.Size([3, 2])
print(y) # 输出: tensor([[1, 2], [3, 4], [5,6]])
```
在上述示例中,我们首先创建了一个形状为`(2, 3)`的张量x。然后,我们使用`torch.reshape`函数将其转换为形状为`(3, 2)`的新张量y,并打印出y的形状和值。
相关问题
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])
```
torch.arrange.reshape函数
`torch.arrange()`函数用于生成一个从0开始,步长为1,范围为0~(x-1)的一维张量。而`reshape()`函数则用于将一维张量转换为指定形状的多维张量。下面是一个例子:
```python
import torch
# 生成一个0-11的一维张量,类型为float32
x = torch.arange(12, dtype=torch.float32)
# 将一维张量转换为3*4的二维张量
y = x.reshape((3, 4))
print(y)
```
输出结果为:
```
tensor([[ 0., 1., 2., 3.],
[ 4., 5., 6., 7.],
[ 8., 9., 10., 11.]])
```
上述代码中,我们首先使用`torch.arange()`函数生成一个0-11的一维张量`x`,然后使用`reshape()`函数将其转换为3*4的二维张量`y`。最后,我们打印出`y`的值。
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