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 2.1 PyTorch 中 Tensor 的存储方式 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...
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。 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...
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...
1.view是功能最具体的,也就是对连续存储的tensor元素进行等量的形状变换,例如30个元素,可以变换成5*6,也可以变换成3*10,只要变换前后元素总量个数相等就行。 2. reshape可以理解为先调用view进行等量的形状变换,如果因为内存不连续而失败,就先拷贝成连续存储再调用view,但如果发生拷贝,就不再共享数据了 ...
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。
reshape和view都是用于改变张量(tensor)形状的方法,但它们在实现方式和使用上有一些区别。下面是它们之间的主要区别: 实现方式: reshape:reshape方法创建一个新的张量,其元素与原始张量共享内存空间。这意味着改变形状后,原始张量和新的张量将共享相同的数据存储,所以在一个张量上的修改会影响到另一个张量。
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。本文主要介绍 vi...