torch.reshape()括号中的各项参数意义
时间: 2023-12-02 08:37:30 浏览: 43
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:
```python
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])`。
相关问题
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。
torch.reshape()函数各参数
torch.reshape()函数接受两个参数,分别是输入张量和目标形状。
输入张量是需要重塑的张量,可以是一维、二维、三维或更高维的张量。
目标形状是一个元组,指定了希望将输入张量重塑成的形状。元组的每个元素表示对应维度的大小,可以使用-1来表示该维度的大小应根据输入张量的总元素数和其他维度的大小来自动计算。
例如,如果有一个形状为(4, 3)的输入张量,我们可以使用torch.reshape(input, (3, 4))将其重塑为一个形状为(3, 4)的张量。
需要注意的是,重塑操作并不改变张量的存储顺序,只是改变了张量的形状。
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