pytorch中torch.reshape(x,[-1,1,28,28])
时间: 2023-09-09 20:10:59 浏览: 70
这段代码的作用是将张量x的形状(shape)变换为[-1, 1, 28, 28]。其中-1是一个占位符,表示这个位置的大小由其他维度的大小来推断得出。
具体来说,这段代码将张量x的第一维变为-1,也就是将其拉成一维。然后将这个一维张量重新变换为4维张量,其中第一维为-1,表示这一维的大小由其他维度推断得出;第二维为1,表示这是一个单通道的图像;第三维和第四维为28,表示图像的高和宽分别为28个像素。这样处理后,张量x就可以作为一个单通道的28x28的图像输入到神经网络中。
相关问题
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。
torch.reshape(x,[-1,-1,28,28])
这行代码使用 PyTorch 中的 `reshape` 函数将张量 `x` 变形为一个新的张量,新张量的维度为 `[-1, -1, 28, 28]`。其中 `-1` 表示该维度的大小将由函数自动推断,以使得原来张量中的元素数量与新张量中的元素数量相同。因此,这行代码的具体作用取决于原来张量的大小。
假设原来张量的大小为 `(m, n)`,则经过 `reshape` 变形后,新张量的大小为 `(p, q, 28, 28)`,其中 `p*q*m*n = 28*28*m*n`。也就是说,`reshape` 的目的是将原来张量中的所有元素重新排列成一个 4 维张量,其中前两维的大小由函数自动推断,后两维的大小都为 28。
需要注意的是,当使用 `-1` 作为某个维度的大小时,该维度的大小必须能够被新张量的总元素数量整除。否则,会抛出异常。
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