torch.reshape()函数

torch.reshape()函数是PyTorch中的一个函数，用于改变Tensor的形状。它接受一个Tensor和一个元组作为输入，返回一个形状为给定元组的新Tensor，其中包含与原始Tensor相同的数据，但不一定是相同的尺寸。如果新的形状与原始形状不兼容，则会引发错误。

示例：

import torch

x = torch.randn(2, 3, 4)
print(x.shape)  # 输出: torch.Size([2, 3, 4])

# 将x的形状改变为(3, 8)
y = torch.reshape(x, (3, 8))
print(y.shape)  # 输出: torch.Size([3, 8])

# 将x的形状改变为(4, 6)
z = x.reshape(4, 6)
print(z.shape)  # 输出: torch.Size([4, 6])

在上面的示例中，我们首先创建了一个形状为(2, 3, 4)的Tensor x，并打印了它的形状。然后，我们使用torch.reshape()函数将x的形状改变为(3, 8)并将结果存储在y中。最后，我们使用Tensor的reshape()方法将x的形状改变为(4, 6)并将结果存储在z中。

相关问题

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：

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。

torch.reshape()函数各参数

torch.reshape()函数接受两个参数，分别是输入张量和目标形状。

输入张量是需要重塑的张量，可以是一维、二维、三维或更高维的张量。

目标形状是一个元组，指定了希望将输入张量重塑成的形状。元组的每个元素表示对应维度的大小，可以使用-1来表示该维度的大小应根据输入张量的总元素数和其他维度的大小来自动计算。

例如，如果有一个形状为(4, 3)的输入张量，我们可以使用torch.reshape(input, (3, 4))将其重塑为一个形状为(3, 4)的张量。

需要注意的是，重塑操作并不改变张量的存储顺序，只是改变了张量的形状。