为了更好的解释tensor的reshape(),以及view()的操作,我们还需要了解下tensor的stride属性。刚才上面我们提到了,tensor为了节约内存,很多操作其实都是在更改tensor的头信息区(Tensor),因为头信息区里面包含了如何组织数据,以及从哪里开始组织。其中stride()和storage_offset()属性分别代表的就是步长
若想真正了解 view() 与 reshape() 的区别,要首先去了解 PyTorch 中 Tensor 的存储方式,即张量存储的底层原理。 首先介绍 storage() 这样一个函数: Pytorch中的一个 Tensor 分为头信息区 (Tensor) 和存储区 (Storage)。 信息区主要保存着tensor的形状 (size)、步长 (stride)、数据类型 (type) 等信息。而真...
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,(-1,))# aaaa = torch.reshape(a, (,-1...
print("获取第一行:", tensor[0]) # 获取第一行 print("获取第一行第一列的元素:", tensor[0, 0]) # 获取特定元素 print("获取第二列的所有元素:", tensor[:, 1]) # 获取第二列所有元素 # 2. **形状变换操作** print("\n【形状变换】") reshaped = tensor.view(3, 2) # 改变张量形状...
tensor([[24., 56., 10.], [20., 30., 40.], [50., 1., 2.], [ 3., 4., 5.]]) reshape 和 view 都是用于改变张量形状的操作,但它们之间有一些关键的区别。 view: view 是一个对张量进行重新视图的方法。 它返回一个新的张量,该张量与原始张量共享相同的数据,但形状可能发生改变。
一、Tensor变形Tensor变形是指改变Tensor的形状,而保持数据不变。PyTorch提供了多种方法来改变Tensor的形状,如view()、reshape()、transpose()等。 view()方法:使用view()方法可以按需创建具有所需形状的Tensor。它返回一个新的Tensor,该Tensor具有指定的形状,并保持原始数据不变。示例: import torch x = torch....
Tensor维度变换 1. view / reshape 在Pytorch 0.3 时,使用的默认 API 是 view 在Pytorch 0.4 时,为了与numpy一致,增加了 reshape 方法 保证其元素个数不变的前提下,任意改变其维度 若改变了元素个数,就会报错 1.1 view 函数 a = torch.rand(2, 1, 2, 2) # 共有 2 * 1 * 2 * 2 = 8 个元素 ...
reshape() 和 view() 功能相似,但是view()只能操作 tensor,reshape()可以操作 tensor 和 ndarray。view() 只能用在 contiguous 的 variable 上。如果在 view 之前用了 transpose, permute 等,...
执行view/reshape是有一定的物理意义的,不然不会这样做。 保证tensor的size不变即可/numel()一致/元素个数不变。 数据的存储/维度顺序非常非常非常重要 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 In[4]: a = torch.rand(4,1,28,28) ...
>>>importtorch>>>a=torch.tensor([[0,1,2],[3,4,5],[6,7,8]])>>># 判断a是否为连续存储的张量>>>print(a.is_contiguous())True>>>view_a=a.view(1,9)>>>reshape_a=a.reshape(9,1)>>># 通过转置操作将a变成不连续存储的张量>>>a.t_()>>># 判断a是否为连续存储的张量>>>print(...