reshape() 函数: 用于在不更改数据的情况下为数组赋予新形状。 view Tensor.view(*shape) → Tensor torch中,view() 的作用相当于numpy中的reshape,重新定义矩阵的形状,用法不一样 importtorcha=torch.arange(6)aa=torch.reshape(a,(1,6))aaa=torch.reshape(a,(-
但是reshape 方法更强大,可以认为:a.reshape = a.view() + a.contiguous().view() 即:在满足 Tensor 连续性条件时,a.reshape 返回的结果与 a.view() 相同,否则返回的结果与a.contiguous().view() 相同。 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.reshape.html#torch.Tensor.reshapepytor...
view / reshapeview和reshape函数用于将张量重塑为不同的形状。它们接受一个或两个整数元组作为参数,表示新的形状。例如,如果我们有一个形状为(2, 3)的二维张量,我们可以使用view或reshape函数将其重塑为形状为(6,)的一维张量,如下所示: x = torch.randn(2, 3) y = x.view(-1) # 或者 y = x.reshape...
张量的view()和`reshape()的作用都是将张量转换为指定形状,然而,view()要求张量在装换前后满足连续型条件b = a.permute(1, 0) # b是a的转置,此时a和b共享存储区 print(f"size of a: {a.size()}, size of b: {b.size()}") print(f"stride of a: {a.stride()}, stride of b: {b....
PyTorch 中改变张量形状有 view、reshape 和 resize_ (没有原地操作的resize方法未来会被丢弃) 三种方式,「其中 resize_ 比较特殊,它能够在修改张量形状的同时改变张量的大小,而 view 和 reshape 方法不能改变张量的大小,只能够重新调整张量形状。」
本文主要介绍Pytorch中Tensor的储存机制,在搞懂了Tensor在计算机中是如何存储之后我们会进一步来探究tensor.view()、tensor.reshape()、tensor.reszie_(),她们都是改变了一个tensor的“形状”,但是他们之间又有着些许的不同,这些不同常常会导致我们程序之中出现很多的BUG。
下面我们通过代码示例来清晰地说明如何使用reshape和view来将一维 tensor 转换为二维 tensor。 3.1 导入 PyTorch 库 importtorch 1. 3.2 创建一维 tensor 假设我们创建一个包含 12 个元素的一维 tensor: # 创建一维 tensorone_d_tensor=torch.arange(12)print("一维 Tensor:",one_d_tensor) ...
reshape 相较于 view 具有更好的鲁棒性，因为它不需要考虑张量的连续性条件，可以在任何情况下改变张量的形状。综上所述，view和reshape在PyTorch中都是用于改变张量形状的函数，但它们在连续性条件、内存共享、使用场景和鲁棒性方面存在差异。理解这些差异有助于在开发深度学习模型时做出更明智的选择，从而...
区别在于:view生成的对象y与原来的对象x是共用一个存储空间,x的某个值改变了,y也会跟着改变。而reshape生成的对象不一定与原来的对象共用一个存储空间。 除此之外,pytorch官方文档建议,如果要生成一个对象的复制对象(即不使用同一存储空间),建议使用clone()方法。如果要生成一个对象的引用对象(即使用同一存储空间)...
view和reshape的底层原理如下：1. view的底层原理： 适用条件：view主要用于满足连续性条件的张量。连续性条件指的是张量在内存中的存储顺序与其维度顺序相匹配，即张量的步长属性满足一定规则。 内存开销：由于view不会开辟新的内存空间，它返回的是与原始张量共享存储空间的视图。这意味着通过view得到的张量...