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...
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和reshape 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。...
在pytorch中文文档说到一个tensor必须是连续的,才能使用view函数。事实上是不对的,根据最新的英文文档和笔者的实际实践,非连续的tensor也可以使用view函数。比如: >>>a = torch.arange(12).reshape(3,4) >>>a tensor([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) >>>b = a.T...
结构操作就是改变张量本身的结构,数学运算就是对张量的元素值完成数学运算。 + 常使用的张量结构操作:维度变换(tranpose、view等)、合并分割(split、chunk等)、索引切片(index_select、gather等)。 + 常用的张量数学运算:标量运算、向量运算、矩阵运算。 1.1 改变形状: view 和 reshape...
view 操作要求新形状的元素数量必须与原张量相同,否则会引发错误。 view 可以用于改变张量形状,但仅当原始张量的数据在内存中是连续的时候。 reshape: reshape 函数也用于改变张量形状。 与view 不同,reshape 返回一个新的张量,而不共享原张量的数据。它总是返回一个新的张量,...
- 故当不确定能否使用 view() 时,可以使用 reshape() ### view()函数 ```pythonimporttorcha=torch.rand(4,3,32,32)#维度为4b=a.view(4,3,32*32)#维度为3c=a.view(4,-1)#维度为2,使用-1可进行省略缩进print(a.shape)print(b.shape)print(c.shape)---torch.Size([4,3,32,32])torch.Size...
总结一下,view()函数主要就是更改了tensor中的stride()属性,这样从而影响了tensor的显示,但是从本质上来说A,B还是共用真实数据的存储区 (Storag)的。 reshape() 为了解释view()和reshape()的区别,我们还需要知道一个知识:tensor的连续性。tensor又不是函数哪里来什么连续性?其实tensor的连续性说的就是stride()属...
.view()方法返回的张量与原张量共享基础数据(存储器,注意不是共享内存地址,详见代码 ),而.reshape()方法返回的是原张量的copy还是view(即是否跟原张量共享存储),事先是不知道的,如果可以返回view,那么.reshape()方法返回的就是原张量的view,否则返回的就是copy。
在深度学习框架PyTorch中，理解和区分`view()`与`reshape()`函数是关键技能之一。这两个函数都用于重塑张量的形状，但它们的操作方式和适用条件有所不同。首先，让我们从理解张量在PyTorch中的存储方式开始。一个张量由头信息区和存储区构成，其中头信息区保存着张量的形状、步长、数据类型等信息，而存储...