pytorch view函式用法

2021-10-12 05:42:03 字數 1075 閱讀 1850

在pytorch中view函式的作用為重構張量的維度，相當於numpy中resize（）的功能

>>> import torch


>>> t1 = torch.tensor([1,2,3,4,5,6])


>>> result = tt1.view(3,2)


>>> result


tensor([[1, 2],


[3, 4],


[5, 6]])
建立乙個6維的向量，view(3,2)將其轉化為3x2規模的矩陣

>>> t2 = torch.tensor([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9])


>>> result = t2.view(-1)


tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
當view(-1)時，其作用是將乙個矩陣展開為乙個向量

>>> t3 = torch.tensor([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9])


>>> result = t2.view(3,-1)


>>> result


tensor([[1, 2, 3],


[4, 5, 6],


[7, 8, 9]])


>>> result.size()


torch.size([3, 3])


>>> t4 = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])


>>> t4.size()


torch.size([2,3])


>>> result = t4.view(3,-1)


>>> result


tensor([[1, 2],


[3, 4],


[5, 6]])


>>> result.size()


torch.size([3, 2])
當view()引數不止乙個，且其中乙個為-1時，則-1的作用相當於佔位符，其大小由torch根據矩陣元素個數和其他維大小來自動計算

注意：torch中的矩陣順序為[batch_size, channels, x, y]

PyTorch view和reshape的區別

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