torch.reshape(input,(-1,1,5,5))括号中各个数字的意义

在`torch.reshape(input, (-1, 1, 5, 5))`中，括号中的各个数字的意义如下：

- `input`：要改变形状的输入张量。
- `-1`：表示该维度的大小将根据其他维度的值自动计算。在这种情况下，`-1`表示该维度的大小将根据`input`张量的总元素数和其他维度的大小计算得出。
- `1`：表示在新形状中该维度的大小为1。
- `5`：表示在新形状中另外两个维度的大小为5。

换句话说，`torch.reshape(input, (-1, 1, 5, 5))`将输入张量重新调整为一个4维张量，其中第一个维度的大小将根据其他维度的大小和输入张量的总元素数来计算。第二个维度的大小为1，而另外两个维度的大小为5。

例如，如果输入张量`input`的形状为`(10, 8, 40)`，则调用`torch.reshape(input, (-1, 1, 5, 5))`将返回一个新的形状为`(32, 1, 5, 5)`的张量。

请注意，使用`-1`来自动计算维度大小时，要确保其他维度的大小能够正确地与总元素数匹配。否则，将会引发错误。

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：

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（）括号中的各项参数意义

torch.reshape()函数用于改变张量的形状，括号中的各项参数的意义如下：

- `input`：要改变形状的输入张量。
- `shape`：新的形状。可以是一个整数元组或是一个可迭代对象，用于指定新的形状。如果某一维度为-1，则会自动计算该维度的大小。
- `out`（可选）：输出张量，用于存储结果。如果未提供，则会创建一个新的张量来存储结果。

例如，可以使用以下代码将一个3x4的张量转换为一个2x6的张量：

import torch

x = torch.randn(3, 4)
y = torch.reshape(x, (2, 6))
print(y.shape)  # 输出 torch.Size([2, 6])

在上述示例中，`x`是一个3x4的张量，通过调用`torch.reshape(x, (2, 6))`，将其转换为一个2x6的张量，并将结果存储在`y`中。最后，打印出`y`的形状，结果为`torch.Size([2, 6])`。