x.view(-1, 784)
时间: 2024-06-03 21:11:52 浏览: 9
这是一个 PyTorch 中的操作,用来将一个形状为 (batch_size, 1, 28, 28) 的张量转换为形状为 (batch_size, 784) 的张量。其中 -1 表示自动计算应该填什么值,以使得转换后的张量总元素个数不变。这个操作通常用于将二维的图像张量展开成一维的向量,以便输入到全连接层中。
相关问题
x = x.view(-1, 6400)
这是一个 PyTorch 代码行,它使用了 `view` 函数来改变一个张量的形状。在这个例子中,张量 `x` 的形状被改变为 `(batch_size, 6400)`,其中 `batch_size` 是一个动态决定的维度。通过将 `-1` 传递给 `view` 函数,PyTorch 可以根据张量的总元素数量和其他维度的大小来自动计算 `batch_size` 的值。这样做的目的通常是为了将张量重新形状以适应特定的模型或操作的需求。
.view(-1,1)
.view(-1, 1)是PyTorch中的一个方法,用于改变张量的形状。具体来说,它将张量的形状改变为一个列向量,其中-1表示自动计算该维度的大小。
例如,如果有一个形状为(2, 3)的张量,使用.view(-1, 1)将其形状改变为(6, 1),即将原来的2行3列的张量转换为6行1列的列向量。
在你提供的引用中,.view(-1, 1)被用于将张量y的形状改变为一列,并作为索引来获取y_hat张量中对应位置的值。
以下是一个示例代码,演示了如何使用.view(-1, 1)改变张量的形状:
```python
import torch
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("原始张量:")
print(x)
y = x.view(-1, 1)
print("改变形状后的张量:")
print(y)
```
输出结果:
```
原始张量:
tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
改变形状后的张量:
tensor([[1],
[2],
[3],
[4],
[5],
[6]])
```
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_lunwen.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)