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
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 流程如下:...
好了终于说完这个很难的知识点了,接下来就进入正题,view()、reshape()、reszie_()三者的关系和区别。 三、view()、reshape()、reszie_()三者的关系和区别 其中view()和reshape()是官方比较推荐使用的方式,而resize_()官方在文档中说到不太推荐使用,具体原因一会说到。这三个方法都是可以完成对以一个tensor...
.view()方法只能改变连续的(contiguous)张量,否则需要先调用.contiguous()方法,而.reshape()方法不受此限制; .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.r...
view()和reshape()在pytorch中都可以用来重新调整tensor的形状。 2. 两者不同之处 1). view()产生的tensor总是和原来的tensor共享一份相同的数据,而reshape()在新形状满足一定条件时会共享相同一份数据,否则会复制一份新的数据。 2). 两者对于原始tensor的连续性要求不同。reshape()不管tensor是否是连续的,都能...
在使用pytorch定义神经网络时,经常会看到类似如下的.view()用法,这里对其用法做出讲解与演示。 一、普通用法 (手动调整size) view()相当于reshape、resize,重新调整Tensor的形状。 import torch a1 = torch.arange(0,16) print(a1) 输出: tensor([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12,...
pytorch 张量操作 pytorch resize ---恢复内容开始--- 概括: 一. view/reshape 作用几乎一模一样,保证size不变:意思就是各维度相乘之积相等(numel()),且具有物理意义,别瞎变,要不然破坏数据污染数据; 数据的存储、维度顺序非常重要,需要时刻记住 size没有保持固定住,报错 二...
view() view()用于改变张量的形状,类似于 NumPy 中的reshape。 这个函数不会修改原始张量的数据,而是返回一个具有新形状的张量。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch # 创建一个张量 x=torch.arange(12)# 使用view()改变形状 ...
pytorch中view是tensor方法,然而在sequential中包装的是nn.module的子类,因此需要自己定义一个方法: import torch.nn as nn class Reshape(nn.Module): def __init__(self, *args): super(Reshape, self).__init__() self.shape = args def forward(self, x):
view/resize/reshape调整Tensor的形状元素总数必须相同 view 和 reshape 可以使用 -1 自动计算维度 共享内存view() 操作是需要 Tensor 在内存中连续的, 这种情况下需要使用 contiguous() 操作先将内存变为连续。 对于reshape 操作, 可以看做是 Tensor.contiguous().view()....