pytorch中view,reshape,resize的区别和联系 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
前面说到的reshape和view都必须要用到全部的原始数据,比如你的原始数据只有12个,无论你怎么变形都必须要用到12个数字们,不能多不能少。因此你就不能把只有12个数字的tensor强行reshape成2*5的维度的tensor。但是resize_()可以做到,无论你存储区原始有多少个数字,我都能变成你想要的维度,数字不够怎么办?随机产生...
torch.Tensor.resize_() 方法的功能跟.reshape() / .view()方法的功能一样,也是将原张量元素(按顺序)重组为新的shape。 当resize前后的shape兼容时,返回原张量的视图(view);当目标大小(resize后的总元素数)大于当前大小(resize前的总元素数)时,基础存储器的大小将改变(即增大),以适应新的元素数,任何新的内存...
pytorch的resize被弃用了吗 pytorch中reshape 一、概要 1. 两者相同之处 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...
torch tensor reshape和resize 在PyTorch 中,`reshape` 和 `resize` 都是用来改变张量(Tensor)形状的函数,它们的具体实现有一些不同。 - `reshape` 函数是将原始张量的数据重新排列,以得到一个具有新形状的张量。这个新形状必须与原始张量包含的元素数量相同,否则将会抛出异常。这个函数的实现是基于底层数据的视图...
因此,在使用reshape函数时,我们需要保证新的形状与原始张量的元素数量相同,否则会出现错误。 此外,PyTorch还提供了一些其他的函数,如view和resize,也可以用于改变张量的形状。这些函数的用法和reshape函数类似,但是有些细节上的差别,需要根据具体情况进行选择。
51CTO博客已为您找到关于pytorch reshape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 reshape问答内容。更多pytorch reshape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。
而reshape,而reshape()方法的返回值既可以是视图,也可以是副本,当满足连续性条件时返回view,否则返回副本[ 此时等价于先调用contiguous()方法在使用view() ]。 也就是说reshape返回的可以是view的值,也可以是先contiuous,再view的值 参考自:PyTorch:view() 与 reshape() 区别详解 ...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Resize/reshape of sparse compressed tensors - design · pytorch/pytorch@0afdee4
我们已经知道pytorch的tensor由“头信息区”和“storage”两部分组成，其中tensor的实际数据是以一维数组（storage）的方式存于某个连续的内存中的。。view 从字面意思上就是“ 视图 ”的意思，就是将原tensor以某种排列方式展示给我们， view()不会改变原storage、也不会新建storage，只新建头信息区 。