1、在 PyTorch 不同版本的更新过程中,view 先于 reshape 方法出现,后来出现了鲁棒性更好的 reshape 方法,但 view 方法并没因此废除。其实不止 PyTorch,其他一些框架或语言比如 OpenCV 也有类似的操作。 2、view 的存在可以显示地表示对这个 Tensor 的操作只能是视图操作而非拷贝操作,只能是浅拷贝而非深拷贝操作。...
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:...
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),...
view可以做的,其实reshape都可以做。reshape对于如果是连续的数据那么就创建一个新的视图,否则就申请新的空间使其数据满足新的shape。 那么如何区分是否连续呢? 首先,明确一点,无论是python还是C or C++ or Java,其申请的数组数据在内存中都是线性分布的。 tensor中的size 你可以理解为tensor中每个维度的长度 tensor...
两者都是用来重塑tensor的shape的。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 ...
一、先来说一说reshape和view之间的区别 相同点:都是可以改变tensor的形状 不同点: .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;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。
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...
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。
在PyTorch中，tensor的形状变换主要有三种方式：view、reshape和resize。view是最直接的形状变换方式，它只改变tensor的维度而不改变元素数量。例如，将一个包含30个元素的tensor变换为5行6列的形状，或者3行10列的形状。变换前后，元素总数保持不变。reshape则是在尝试view后，如果遇到连续存储的问题，先...