tensor.view()

tensor.view() 是 PyTorch 中的一个函数，用于改变张量的形状，即改变张量的维度和大小，但不改变张量中的元素。它返回一个新的张量，该张量与原始张量共享数据存储空间，因此在新张量中的任何修改都会反映在原始张量中。

相关问题

torch.tensor.view

torch.tensor.view()是一个用于改变tensor形状的方法。它返回一个新的tensor，该tensor具有与给定的尺寸参数相同的形状。该方法类似于torch.reshape()，但有一些区别。view()不会重新拷贝数据，而是直接在原有tensor的基础上改变形状，因此它是一种内存高效的操作。

具体来说，当使用view()方法时，返回的新tensor与给定的尺寸参数相同，即具有相同的维度和元素数量，但可能具有不同的存储顺序。这意味着view()方法可以用于改变tensor的形状，但不能用于改变存储顺序。

需要注意的是，view()方法只能用于改变tensor的形状，而不能用于改变tensor的尺寸。尺寸的改变需要使用resize()或resize_()方法。此外，view()方法返回的新tensor与原始tensor共享内存，因此对其中一个进行修改会影响到另一个。

更多关于torch.tensor.view()的详细信息可以参考官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.view.html#torch.Tensor.view<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch中torch.max和Tensor.view函数用法详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38697063/13761162)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【Pytorch】torch.Tensor.view()](https://blog.csdn.net/weixin_44225182/article/details/126655324)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [PyTorch中的torch.Tensor.view()和torch.Tensor.view_as()的用法详解](https://blog.csdn.net/gongxifacai_believe/article/details/121278968)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

def forward(self, inputs): tensor = inputs.view(-1, 3, 32, 32) tensor = F.relu(self.conv1(tensor)) tensor = self.pool1(tensor) tensor = F.relu(self.conv2(tensor)) tensor = self.pool2(tensor) tensor = F.relu(self.conv3(tensor)) # print(tensor.shape) # raise(1) tensor = tensor.view(-1, 8*8*128) tensor = F.relu(self.fc1(tensor)) tensor = self.fc2(tensor) return tensor

这段代码是一个神经网络的前向传播函数，它接受一个输入张量 `inputs`，然后通过一系列的卷积、池化和全连接操作，最终输出一个张量 `tensor`。

具体的实现过程如下：

1. 首先将输入张量 `inputs` 转换为 4 维张量，形状为 (-1, 3, 32, 32)，其中 -1 表示自动计算 batch size。
2. 对这个 4 维张量执行第一个卷积操作 `self.conv1(tensor)`，并将输出张量传递给 ReLU 激活函数 `F.relu`，得到一个新的张量 `tensor`。
3. 对这个张量执行第一个池化操作 `self.pool1(tensor)`，将其下采样到一半的大小。
4. 对这个张量执行第二个卷积操作 `self.conv2(tensor)`，并将输出张量传递给 ReLU 激活函数 `F.relu`，得到一个新的张量 `tensor`。
5. 对这个张量执行第二个池化操作 `self.pool2(tensor)`，将其下采样到原来的四分之一大小。
6. 对这个张量执行第三个卷积操作 `self.conv3(tensor)`，并将输出张量传递给 ReLU 激活函数 `F.relu`，得到一个新的张量 `tensor`。
7. 将这个张量展平成一个一维张量 `tensor.view(-1, 8*8*128)`，其中 8*8*128 是第三个卷积层输出的特征图大小。
8. 对这个一维张量执行第一个全连接操作 `self.fc1(tensor)`，并将输出张量传递给 ReLU 激活函数 `F.relu`，得到一个新的张量 `tensor`。
9. 对这个张量执行第二个全连接操作 `self.fc2(tensor)`，得到最终的输出张量 `tensor`。

整个前向传播的过程是一个从输入到输出的逐层计算过程，其中每一层都是由卷积、池化、激活函数和全连接操作组成的。通过这些操作，神经网络能够将输入张量映射到一个输出张量，从而实现对图像分类的任务。