torch view view_as

  

   

    

     

    
    

     

      import torch
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      a = torch.rand(3, 3, 4, 5)
     
    
   

    

     

    
    

     

      b = a.view(3, -1)
     
    
   

    

     

    
    

     

      c = b.view(3, 3, 4, 5)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      d = torch.rand(3, 12, 1, 5)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(torch.equal(c, a))
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      e=a.view_as(d)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(e)
     
    
  
 

view_as reshape到跟d一样
 

view只能改变一段连续的内存，

如果数据先筛选，再view，就会报错：

 view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces)

解决方法：

a_correct = a_trans.contiguous().view(3,-1) 

如果只转成1列，下面也可以：

torch.flatten(indexs)

文章来源: blog.csdn.net，作者：网奇，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/80818963