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。

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。

def image_processing(img,device): img = cv2.resize(img, (168,48)) img = np.reshape(img, (48, 168, 3)) # normalize img = img.astype(np.float32) img = (img / 255. - mean_value) / std_value img = img.transpose([2, 0, 1]) img = torch.from_numpy(img) img = img.to(device) img = img.view(1, *img.size()) return img

这段代码是图像处理的函数，它实现的功能是将原始图像进行大小重置、归一化处理和转换成 PyTorch 的张量格式。具体来说，该函数实现了以下几个步骤：

1. 使用 OpenCV 库中的 cv2.resize() 函数将原始图像重置为大小为 (168, 48) 的图像。

2. 将图像的像素值从 [0, 255] 范围归一化到 [-1, 1] 范围，以便于神经网络的处理。这里使用了预先计算好的均值和标准差值进行归一化，mean_value 和 std_value 分别代表均值和标准差。

3. 将图像的维度顺序从 (48, 168, 3) 转换为 (3, 48, 168) 的格式，以符合 PyTorch 的输入格式要求。

4. 将图像转换成 PyTorch 的张量格式，并将其移动到指定的设备上（例如 CPU 或 GPU）。

5. 将图像的维度扩展一维，以符合神经网络的输入要求。

最终，该函数返回处理后的图像张量。