view 只适合对满足连续性条件 (contiguous) 的 Tensor进行操作,而reshape 同时还可以对不满足连续性条件的 Tensor 进行操作,具有更好的鲁棒性。view 能干的 reshape都能干,如果 view 不能干就可以用 reshape 来处理。 如果不想继续看下去,建议所有情况都无脑使用 reshape。 2 详解 2.
CV面试题:Pytorch中的view方法和reshape方法有什么区别? 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...
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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),...
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。」
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()}...
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。
如果数据区的数据与头部数据区的顺序相符,就是连续的 如果将一个tensor转置后,它的索引就会发生变化,此时就是不连续的 view和reshape都可以改变形状 但是如果如果原tensor是连续的,二者没有区别,返回的都是和原数据共享同一区 但是如果tensor是非连续的,那么viem就会报错,而reshape会创建一个新的副本返回 此副本不...
PyTorch中view与reshape的区别如下：连续性条件：view：只适用于满足连续性条件的张量。如果张量不满足连续性条件，需要先使用contiguous方法将其转换为满足连续性条件的张量，再进行view操作。reshape：适用于任何情况下的张量形状改变，不需要考虑张量的连续性条件。但需要注意的是，使用reshape后，新的张量不...
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...