pytorch中.view()

在 PyTorch 中，.view() 是一个用于改变张量形状的方法。它会返回一个与原张量具有相同数据的新张量，但形状不同。我们可以通过指定新的维度大小来改变张量的形状。

例如，假设有一个形状为 (2, 3, 4) 的张量 tensor，我们可以通过以下代码将其形状变为 (3, 8)：

new_tensor = tensor.view(3, 8)

这里的参数 3 和 8 分别代表新张量的第一维和第二维的大小，它们的乘积必须等于原张量的元素总数，即 2 x 3 x 4 = 24。

需要注意的是，.view() 并不会改变张量的存储顺序，也就是说，它返回的新张量与原张量共享相同的存储空间。因此，如果我们修改了其中一个张量的值，另一个张量的相应位置也会发生变化。如果想要得到真正的副本，可以使用 .clone() 方法。

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