view 和 reshape的区别

view 和 reshape 都是用于改变张量的形状的方法，但它们之间有一些区别。

1. view 方法：view 方法是 PyTorch 中的一个操作，它可以返回一个新的张量，该张量与原始张量共享相同的数据，但具有不同的形状。它只能在原始张量和新张量的元素总数相同的情况下使用。view 方法不会改变张量的存储顺序，只是改变了张量的视图。如果原始张量是连续的，那么新张量也会是连续的。

2. reshape 方法：reshape 方法是 NumPy 中的一个操作，也被添加到 PyTorch 中。它可以返回一个新的张量，该张量与原始张量共享相同的数据，但具有不同的形状。与 view 方法不同的是，reshape 方法可以在原始张量和新张量的元素总数不同的情况下使用。reshape 方法会重新排列张量的元素以满足新形状，但不会改变张量的存储顺序。

总结来说，view 方法更严格，要求原始张量和新张量的元素总数相同，而 reshape 方法更灵活，可以在元素总数不同的情况下使用。

相关问题

.view和.reshape区别

.view()和.reshape()都是用于改变数组的形状，但是二者有一些不同之处。

1. .view()方法返回的是一个新的数组，而不是改变原始数组的形状，而.reshape()方法可以改变原始数组的形状。

2. .view()方法只能用于连续的内存块，而.reshape()方法可以用于任意类型的内存块。

3. .view()方法返回的数组与原始数组共享数据内存，而.reshape()方法返回的数组与原始数组不共享数据内存，即它们是两个不同的数组对象。

4. .view()方法只能用于改变数组的形状，而.reshape()方法不仅可以改变数组的形状，还可以改变数组的维度。

总之，.view()方法和.reshape()方法都可以改变数组的形状，但是在使用时需要注意它们的不同之处。

torch中的view和reshape

torch中的view和reshape都是用来改变张量形状的函数。

view函数可以将一个张量的形状改变为另一个形状，但是要求新形状的元素个数必须与原形状的元素个数相同。例如，一个形状为(2,3,4)的张量可以通过view函数改变为形状为(3,8)的张量。

reshape函数也可以改变张量的形状，但是不要求新形状的元素个数与原形状的元素个数相同。如果新形状的元素个数与原形状的元素个数不同，那么reshape函数会自动调整张量的元素顺序来适应新形状。例如，一个形状为(2,3,4)的张量可以通过reshape函数改变为形状为(4,6)的张量。

总之，view和reshape都是非常有用的函数，可以帮助我们方便地改变张量的形状，从而更好地适应不同的计算需求。