在pytorch中只有很少几个操作是不改变tensor内容本身的,大多数操作不进行数据拷贝和数据的改变,变的是原数据。例如:narrow()、view()、expand()和transpose()等。 例如使用transpose()进行转置操作时,pytorch并不会创建新的、转置后的tensor,而是修改了tensor中的一些属性(也就是原数据),使得此时的offset和stride是与...
根据上面的描述可知,view函数的操作对象应该是Tensor类型。如果不是Tensor类型,可以通过tensor = torch.tensor(data)来转换。 普通用法 (手动调整size) view(参数a,参数b,…),其中,总的参数个数表示将张量重构后的维度。 view()相当于reshape、resize,重新调整Tensor的形状。 importtorch a1 = torch.arange(0,16)...
view(6,) # 创建一个新的张量 z = x + x_view # 正确!现在x和z是相关的了! 另一个重要的注意事项是,使用view函数时,原始张量和新的张量必须具有相同的元素总数。例如,如果原始张量有n个元素,那么新的张量也必须有n个元素。这是因为view函数实际上是在不改变数据的情况下重新排列了元素的顺序。如果两个...
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...
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...
importtorch# 引入torch模块用于处理张量# 创建一个2D张量tensor_2d=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])# 创建一个2行3列的张量# 查看当前张量形状print(tensor_2d.shape)# 输出张量的形状,应该是torch.Size([2, 3])# 使用view函数改变张量形状tensor_viewed=tensor_2d.view(3,2)# 将2行3列的张量转...
1.View函数 把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据(这里应该是因为要求地址是连续存储的),然后按照参数组合成其他维度的tensor。比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2,3,4,5,6],因为它们排成一维向量都是6个元素,所以只要view后面的参数一致,得到的结果都是一样...
1.函数语法格式和作用 (view)作用: 目的是将多维的的数据如(none,36,2,2)平铺为一维如(none,144)。作用类似于keras中的Flatten函数。只不过keras中是和卷积一起写的,而pytorch是在forward中才声明的。 相当于reshape (view)函数语言格式: view(out.size(0), -1)---(none,36,2,2)平铺为一维如(none,14...
1.View函数 把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据(这里应该是因为要求地址是连续存储的),然后按照参数组合成其他维度的tensor。比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2,3,4,5,6],因为它们排成一维向量都是6个元素,所以只要view后面的参数一致,得到的结果都是一样...
view()在深度学习中的常见用途包括将输入数据整形以适应神经网络的输入层,或者在处理图像数据时重新排列通道维度。 t() torch.Tensor.t()函数是 PyTorch 中用于计算张量转置的方法。但是方法仅适用于2D张量(矩阵),并且会返回输入矩阵的转置。当然不会对原始矩阵进行修改,而是返回一个新的张量。