img.view的作用

`img.view()` 是 NumPy 中用于改变数组形状的方法之一。它返回一个新的数组，该数组与原始数组共享数据，但具有新的形状。这意味着，如果您更改新数组中的元素，则原始数组中的相应元素也会更改。 `img.view()` 的语法是 `img.view(new_shape)`，其中 `new_shape` 是一个包含新形状的元组。

`img.view()` 的作用是将数组重新排列为不同的形状，而不需要复制数据。这在许多情况下非常有用，例如在图像处理和机器学习中。

相关问题

img.view(img.size(0), -1)

img.view(img.size(0), -1)是将图片展开成一维向量的操作。在深度学习中，通常将图片表示为二维矩阵，其中每个元素代表像素的强度值。而在某些情况下，我们需要将图片展平成一维向量，以便输入到神经网络中进行处理。这个操作可以通过调用PyTorch中的view函数来实现，其中img是输入的图片张量，img.size(0)表示图片的批次大小，-1表示自动计算展平后的长度。这样，img.view(img.size(0), -1)就可以将图片展开成一维向量。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pytorch MNIST study(一)](https://blog.csdn.net/qq_42527487/article/details/84833494)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Pytorch基于全连接神经网络训练MNIST之入门篇](https://blog.csdn.net/xjm850552586/article/details/109171016)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

img = img.view(1, *img.size())

这是一个 PyTorch 中的操作，它将张量（tensor）重新形状为一个新的形状。具体来说，该操作将张量从原始形状改为具有一个额外的维度1和与原始张量相同的元素数量的新形状。例如，如果原始张量的形状为(3, 64, 64)，则该操作将其重新形状为(1, 3, 64, 64)。这个操作通常用于将单个图像转换为包含单个图像的批次张量，以便可以将其传递给一个期望批次形状的神经网络模型。*img.size()是Python中的可变参数，它可以将一个元组作为参数传递给函数。在这种情况下，它将张量的大小作为元组传递给view函数，从而避免了手动输入张量大小的麻烦。