.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。

相关问题

pytorch 的 .view() 、 .reshape() 分别是什么？怎么使用？有什么共同点和不同点

`.view()` 和 `.reshape()` 都是 PyTorch 中用于改变张量形状的方法，它们的作用是将张量重塑为指定的形状，并返回一个新的张量。

它们的共同点是都可以用于改变张量的形状，并且返回的结果是一个新的张量，原始张量并不会发生改变。

它们的不同点在于：

1. `.view()` 方法只能用于连续的内存块的张量，而`.reshape()` 方法则可以用于任何类型的张量。

2. 在改变张量形状时，`.view()` 方法会尽可能地重用内存，而`.reshape()` 方法则不保证重用内存。

3. 在指定的形状不能满足张量元素个数要求时，`.view()` 方法会报错，而`.reshape()` 方法则会返回新的张量。

使用方法：

`.view()` 方法的使用方式为`a.view(shape)`，其中`a`为需要改变形状的张量，`shape`为目标形状，要求目标形状和原始张量的元素个数一致。

`.reshape()` 方法的使用方式为`a.reshape(shape)`，其中`a`为需要改变形状的张量，`shape`为目标形状，要求目标形状和原始张量的元素个数一致。

例如，将一个大小为`(4, 3)`的张量重塑为`(3, 4)`的张量，可以使用以下代码：

import torch

a = torch.randn(4, 3)
b = a.view(3, 4)
c = a.reshape(3, 4)

其中，`a`为原始张量，`b`和`c`分别为使用`.view()`和`.reshape()`方法得到的新的张量。

torch.reshape,torch.view,reszie

这三个函数都是PyTorch中用于改变张量形状的函数。虽然它们都能够实现相似的功能，但它们在实现上有所不同，并且针对特定的应用场景，选择不同的函数可能会更有优势。

torch.reshape和torch.view都是用于改变张量形状的函数，两个函数基本上是相同的。torch.reshape可以将张量的形状更改为任何形状，因此它非常灵活。而torch.view只能将张量的形状更改为与原始张量具有相同数量元素的张量形状，因此它更严格一些。另一个重要的区别是torch.reshape创建一个新的张量，而torch.view返回一个可共享存储的原始张量上的“视图”，这意味着它不会占用额外的内存。

resize函数也可以用于改变张量形状。与torch.reshape和torch.view不同的是，resize不会返回一个新的张量或视图。它直接修改原张量的形状。此外，resize可以用于缩小或扩大张量的形状，即使是不能均匀分配原始张量中的所有元素的新形状。

总结来说，这三个函数都可以用于改变张量的形状，但它们之间具有不同的应用场景和实现方式。简单来说，如果想要改变张量形状而不占用额外内存，可以使用torch.view；如果想要改变形状并且形状不需要与原始张量相同，使用torch.reshape可能更加合适；如果需要同时扩大或缩小张量的形状，则可以使用resize函数。