torch.reshape
时间: 2023-10-17 20:34:19 浏览: 46
torch.reshape 函数用于改变张量的形状。它接受一个张量作为输入,并返回一个具有指定形状的新张量,而不改变原始张量的数据。
使用示例:
```python
import torch
x = torch.arange(6) # 创建一个形状为 (6,) 的张量
y = torch.reshape(x, (2, 3)) # 将 x 改变为形状为 (2, 3) 的张量
print(y)
```
输出:
```
tensor([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
```
在这个示例中,我们首先创建一个形状为 (6,) 的张量 x,然后使用 torch.reshape 函数将其改变为形状为 (2, 3) 的张量 y。
相关问题
torch.reshape()
torch.reshape()函数是PyTorch中的一个函数,用于改变张量的形状。它接受一个张量作为输入,并返回一个具有指定形状的新张量,而不改变原始张量的数据。\[2\]
例如,当输入一个大小为(5,4)的张量a时,可以使用a.reshape(-1)将其转换为一个大小为(20,)的张量b。同样,可以使用a.reshape(2,-1)将其转换为一个大小为(2,10)的张量c。还可以使用a.reshape(shape=(2,10))或a.reshape(shape=(4,-1))来实现相同的结果。\[2\]
与torch.shape()函数类似,torch.reshape()函数也可以用来获取张量的维度大小。例如,当输入一个大小为(1, 2, 3, 4, 5)的张量a1时,可以使用a1.size()来获取其维度大小,结果为torch.Size(\[1, 2, 3, 4, 5\])。同样,当输入一个大小为(5, 4)的张量a2时,可以使用a2.size()来获取其维度大小,结果为torch.Size(\[5, 4\])。\[3\]
总结来说,torch.reshape()函数是用于改变张量形状的函数,可以通过指定新的形状来创建一个新的张量,同时也可以用来获取张量的维度大小。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch中的reshape()、view()、nn.flatten()和flatten()](https://blog.csdn.net/qq_39522016/article/details/129599939)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Pytorch中torch.numel(),torch.shape,torch.size()和torch.reshape()函数解析](https://blog.csdn.net/flyingluohaipeng/article/details/125104286)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
torch.reshape -1
`torch.reshape`函数用于重新调整张量的形状。当我们在调用`torch.reshape`时,可以使用参数`-1`来表示该维度的大小应该由张量本身的大小和其他维度来推断出来。
具体来说,如果我们将张量的形状中的某个维度指定为`-1`,PyTorch会根据张量的总元素数量和其他维度的大小自动计算出该维度的大小。
下面是一个示例:
```python
import torch
x = torch.randn(2, 3, 4)
y = torch.reshape(x, (-1, 4)) # 将x重新调整为2行4列的张量
print(y.shape) # 输出: torch.Size([6, 4])
```
在上面的例子中,我们将原始张量`x`的形状从`(2, 3, 4)`调整为`(6, 4)`。通过将第一个维度指定为`-1`,PyTorch根据总元素数量和其他维度的大小确定了第一个维度的大小为6。
注意,使用`-1`来调整形状时,只允许一个维度被指定为`-1`,其他维度必须指定具体的大小。此外,调整后张量的总元素数量必须与原始张量保持一致,否则会引发错误。