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。 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...
但是嘛,上有政策下有对策,这种情况下,直接用view不行,那我就先用contiguous()方法将原始tensor转换为满足连续条件的tensor,在使用view进行shape变换,值得注意的是,这样的原理是contiguous()方法开辟了一个新的存储区给b,并改变了b原始存储区数据的存放顺序!同样的例子: importtorcha=torch.arange(9).reshape(3,3)...
尽管torch.view 和torch.reshape 都用于重塑张量,但以下是它们之间的区别。顾名思义, torch.view 只是创建原始张量的 _视图_。新张量将 始终 与原始张量共享其数据。这意味着如果您更改原始张量,则重塑后的张量也会发生变化,反之亦然。>>> z = torch.zeros(3, 2) >>> x = z.view(2, 3) >>> z.fil...
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),...
2|02. view()和reshape()张量的view()和`reshape()的作用都是将张量转换为指定形状,然而,view()要求张量在装换前后满足连续型条件b = a.permute(1, 0) # b是a的转置,此时a和b共享存储区 print(f"size of a: {a.size()}, size of b: {b.size()}") print(f"stride of a: {a.stride()}...
51CTO博客已为您找到关于pytorch view和reshape的区别的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及pytorch view和reshape的区别问答内容。更多pytorch view和reshape的区别相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
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。
如果数据区的数据与头部数据区的顺序相符,就是连续的 如果将一个tensor转置后,它的索引就会发生变化,此时就是不连续的 view和reshape都可以改变形状 但是如果如果原tensor是连续的,二者没有区别,返回的都是和原数据共享同一区 但是如果tensor是非连续的,那么viem就会报错,而reshape会创建一个新的副本返回 此副本不...
PyTorch中view与reshape的区别如下：连续性条件：view：只适用于满足连续性条件的张量。如果张量不满足连续性条件，需要先使用contiguous方法将其转换为满足连续性条件的张量，再进行view操作。reshape：适用于任何情况下的张量形状改变，不需要考虑张量的连续性条件。但需要注意的是，使用reshape后，新的张量不...
深入理解PyTorch中的view与reshape，它们都是用于重塑张量形状的工具。其中，view主要针对连续性条件（contiguous）的张量操作，而reshape则更为灵活，不仅可处理连续性条件的张量，还能应对非连续性条件的张量，具备较好的鲁棒性。在实际使用中，view与reshape的功能重合度较高，但reshape在灵活性上更具优势。...