importtorcha=torch.arange(6).reshape(2,3)# 初始化张量 ab=torch.arange(6).view(3,2)# 初始化张量 bprint('a:',a)print('stride of a:',a.stride())# 打印a的strideprint('b:',b)print('stride of b:',b.stride())# 打印b的stride''' 运行结果 '''a:tensor([[0,1,2],[3,4,5]...
view能干的reshape都能干,如果view不能干就可以用reshape来处理。 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...
view只适合对满足连续性条件(contiguous)的tensor进行操作,并且该操作不会开辟新的内存空间,只是产生了对原存储空间的一个新别称和引用,返回值是视图。 reshape对适合对满足连续性条件(contiguous)的tensor进行操作返回值是视图,否则返回副本(此时等价于先调用contiguous()方法在使用view()) 考虑内存的开销而且要确保重塑...
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...
> view() 与 reshape() 的区别 - view() 只适用于满足连续性条件的tensor,且不会开辟新的内存空间 - reshape() 的返回值既可以是视图,也可以是副本,当曼珠连续性条件时返回 view() ,否则返回副本;且使用 reshape() 时,会开辟新的内存空间 - 故当不确定能否使用 view() 时,可以使用 reshape() ...
2|02. view()和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()}...
PyTorch之pytorch.view和reshape的区别 参考链接1 参考链接2 相同之处: 都可以用来重新调整 tensor 的形状。 不同之处: view 函数只能用于 contiguous 后的 tensor 上,也就是只能用于内存中连续存储的 tensor。如果对 tensor 调用过 transpose, permute 等操作的话会使该 tensor 在内存中变得不再连续,此时就不能...
Pytorch中的view()和reshape()的功能都是reshape tensor: import torch x = torch.arange(10) x_2x5 = x.view(2, 5) print(x_2x5) x_5x2 = x.reshape(5, 2) print(x_5x2) 其区别是: view()要求tensor必须是Contiguous Memory,遇到noncontiguous memory会报错! Contiguous Memory vs Noncontiguous...
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。」
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...