view Type must be a sub-type of ndarray type

这个错误通常是因为你在使用 PyTorch 的 `view` 函数时，传入了一个不是 `torch.Tensor` 类型的对象。`view` 函数只能够操作 PyTorch 的张量对象，如果传入的是其他类型的对象，就会出现这个错误。

如果你想要改变一个 NumPy 数组的形状，可以使用 NumPy 的 `reshape` 函数，例如：

import numpy as np

# 创建一个形状为 (3, 4) 的数组
array = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 将数组转换为 PyTorch 张量
tensor = torch.from_numpy(array)

# 使用 reshape 函数改变数组形状
new_array = array.reshape((4, 3))

# 将新的数组转换为 PyTorch 张量
new_tensor = torch.from_numpy(new_array)

如果你已经有一个 PyTorch 张量，想要改变它的形状，可以使用 `view` 函数，例如：

import torch

# 创建一个形状为 (3, 4) 的张量
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 使用 view 函数改变张量形状
new_tensor = tensor.view((4, 3))

需要注意的是，使用 `view` 函数改变张量形状时，新的形状必须与原来的形状兼容，否则会出现 `RuntimeError: shape '[...]' is invalid for input of size [...]` 的错误。