1.view是功能最具体的,也就是对连续存储的tensor元素进行等量的形状变换,例如30个元素,可以变换成5*6,也可以变换成3*10,只要变换前后元素总量个数相等就行。 2. reshape可以理解为先调用view进行等量的形状变换,如果因为内存不连续而失败,就先拷贝成连续存储再调用view,但如果发生拷贝,就不再共享数据了 流程如下:...
1.当tensor满足连续性条件时,view方法和reshape方法相同;且2种方法都不会对原始tensor的数据产生深拷贝,而是和原始tensor共用存储空间。 2.当tensor不满足连续性条件时,不能直接使用view方法,需先进行t.contiguous()操作,将其变为连续性,再使用view方法。在进行t.contiguous()操作时,实际上为结果tensor开辟了新的存...
在PyTorch中，tensor的形状变换主要有三种方式：view、reshape和resize。view是最直接的形状变换方式，它只改变tensor的维度而不改变元素数量。例如，将一个包含30个元素的tensor变换为5行6列的形状，或者3行10列的形状。变换前后，元素总数保持不变。reshape则是在尝试view后，如果遇到连续存储的问题，先进...
在Pytorch中，view方法和reshape方法在处理tensor时有着微妙的区别。当tensor满足连续性条件，即其storage元素的排列顺序与其按行优先的元素排列相同时，两者的效果是相同的，都不会对原始tensor进行深拷贝，而是共享存储空间。然而，当tensor不满足连续性条件时，view方法需要先通过t.contiguous()操作将其转换...
在numpy 中,我们使用 ndarray.reshape() 来重塑数组。 我注意到在pytorch中,人们出于同样的目的使用 torch.view(...) ,但同时,也存在 torch.reshape(...)。 所以我想知道它们之间有什么区别,什么时候应该使用它们中的任何一个? 原文由 Lifu Huang 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 python...
同样顺序都是存在着的,如果用a=torch.reshape(a,[2,2,3])进行变换,可以直接回到原来的样子,并且位置也保持不变。 2、view view和reshape的功能类似,区别在于: 1)view只适用于内存中连续存储的 tensor,若之前经过了 transpose, permute这种直接跨维度的操作,会使得内存不连续,而reshape没...
reshape() 的语义是它可能会或可能不会共享存储,并且您事先不知道。 另一个区别是 reshape() 可以对连续和非连续张量进行操作,而 view() 只能对连续张量进行操作。另见 此处 关于contiguous 的含义。 原文由 jdhao 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 ...