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。」 resize_ 方法比较特殊,后续用到的时候再详细介绍。本文主要介绍 vi...
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:...
view()和reshape()在pytorch中都可以用来重新调整tensor的形状。 2. 两者不同之处 1). view()产生的tensor总是和原来的tensor共享一份相同的数据,而reshape()在新形状满足一定条件时会共享相同一份数据,否则会复制一份新的数据。 2). 两者对于原始tensor的连续性要求不同。reshape()不管tensor是否是连续的,都能...
好了终于说完这个很难的知识点了,接下来就进入正题,view()、reshape()、reszie_()三者的关系和区别。 三、view()、reshape()、reszie_()三者的关系和区别 其中view()和reshape()是官方比较推荐使用的方式,而resize_()官方在文档中说到不太推荐使用,具体原因一会说到。这三个方法都是可以完成对以一个tensor...
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...
在使用pytorch定义神经网络时,经常会看到类似如下的.view()用法,这里对其用法做出讲解与演示。 一、普通用法 (手动调整size) view()相当于reshape、resize,重新调整Tensor的形状。 import torch a1 = torch.arange(0,16) print(a1) 输出: tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12,...
pytorch 中的view、reshape、permute、transpose、contiguous 1、 contiguous https://stackoverflow.com/questions/48915810/pytorch-contiguous https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/89670199 https://www.zhihu.com/question/60321866 view相当于numpy中resize()的功能,但是用法可能不太一样.可以参考:https...
PyTorch: view( )用法详解 pytorch中的 view() 函数相当于numpy中的resize( )函数,都是用来重构(或者调整)张量维度的,用法稍有不同。 1. view(参数a, 参数b, 参数c…) >>>import torch>>>re=torch.tensor([1,2,3,4,5,6])>>>result=re.view(3,2)>>>result ...
PyTorch中的尺寸更改操作还包括reshape()和resize()方法。reshape()方法与view()方法类似,但是它会创建一个新的张量,而不是返回一个视图。resize()方法可以直接修改原始张量的尺寸,但是需要注意,这可能会改变张量的数据。 以下是一些常见的尺寸更改操作及其应用场景: ...
本文对于PyTorch中的各种维度变换的函数进行总结,包括reshape()、view()、resize_()、transpose()、permute()、squeeze()、unsqeeze()、expand()、repeat()函数的介绍和对比。 contiguous 区分各个维度转换函数的前提是需要了解contiguous。在PyTorch中,contiguous指的是Tensor底层一维数组的存储顺序和其元素顺序一致。