了解以上知识之后,reshape()和view()的差别就来了,view()是没法对非连续性的tensor使用的(会报错),但是reshape()是可以对非连续性tensor使用的。换句话说 当tensor满足连续性要求时,reshape() = view(),和原来tensor共用内存 当tensor不满足连续性要求时,reshape() =contiguous() +
torch中,view() 的作用相当于numpy中的reshape,重新定义矩阵的形状。 v1 = torch.range(1, 17) v2= v1.view(-1, 4)print("**", v1)print("**", v2) ** tensor([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10., 11., 12., 13., 14.,15., 16.])** tensor([[ 1., 2...
reshape() 和 view() 的区别： （1）当 tensor 满足连续性要求时，reshape() = view()，和原来 tensor 共用存储区； （2）当 tensor不满足连续性要求时，reshape() = **contiguous() + view()，会产生有新存储区的 tensor，与原来tensor 不共用存储区。前面说到的 view()和reshape()...
1)view和reshape均用于改变tensor的形状,但有区别: 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,即tensor.contiguous().view()等价于tensor.reshape()。 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,此时需要调...
1.1view和reshape 功能:改变 Tensor 的形状而不改变其数据。 区别: view要求新形状的总元素数与原形状一致,否则会报错。 reshape更灵活,如果无法直接改变形状,会尝试创建一个新的 Tensor。 示例: tensor = torch.randn(2, 3, 4) # 原形状为 (2, 3, 4) ...
torch.Tensor Tensor 数据类型 view 和 reshape 的区别 Tensor 与 ndarray 创建Tensor 传入维度的方法 torch.Tensortorch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,类似于 numpy 的 array。Tensor 可以使用 torch.tensor() 转换 Python 的 list 或序列数据生成,生成的是dtype 默认是 torch.FloatTensor。
permute返回原始Tensor输入的视图，其维度被置换。它与view和reshape有很大不同。
2、view 和reshape 这两个基本是一摸一样的,区别在于pytorch0.3中默认的是view函数; a=torch.rand(4,1,28,28) #使用rand()函数随机均匀的初始化生成一个四维的tensor #28,28 表示图片的长和宽,1表示一个通道,表示是灰度图片,4表示一共有四张图片 ...
(这里就是之前共享内存的view、reshape方法,虽然头信息的张量形状size发生了改变,但是其实存储的数据都是同一个storage) 3.3 存储区 我们来查看一个tensor的存储区: import torch a = torch.arange(0,6) print(a.storage()) 输出为: 0 1 2 3 4 5 [torch.LongStorage of size 6] 然后对tensor变量做...