【Pytorch】torch.Tensor.view()
【摘要】
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简介torch.Tensor.view()语法作用举例参考
结语
简介
Hello! 非常感谢您阅读海轰的文章,倘若文中有错误的地方,欢迎您指出~ ଘ(੭...
简介
Hello!
非常感谢您阅读海轰的文章,倘若文中有错误的地方,欢迎您指出~
ଘ(੭ˊᵕˋ)੭
昵称:海轰
标签:程序猿|C++选手|学生
简介:因C语言结识编程,随后转入计算机专业,获得过国家奖学金,有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研
学习经验:扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语!
唯有努力💪
本文仅记录自己感兴趣的内容
torch.Tensor.view()
语法
Tensor.view(*shape) → Tensor
作用
返回一个新的张量,其数据与自张量相同,但形状不同。
返回的张量共享相同的数据,并且必须具有相同数量的元素,但可能具有不同的大小
对于要查看的张量,新视图大小必须与其原始大小和步幅兼容,即
- 每个新视图维度必须是原始维度的子空间
- 或者仅跨越原始维度 d , d + 1 , … , d + k d,d+1,…,d+k d,d+1,…,d+k 满足以下类邻接条件 ∀ i = d , … , d + k − 1 \forall i = d, \dots, d+k-1 ∀i=d,…,d+k−1 ,
否则,如果不复制它(例如,通过 contiguous()),就无法将自张量视为形状
当不清楚是否可以执行 view() 时,建议使用 reshape(),如果形状兼容则返回view,否则复制(相当于调用 contiguous())
举例
注: -1 可以理解为此参数是需要估计的(依据其他确定的参数进行计算)
注:
- b相当于a转化后的另一个拷贝
- c则是直接在a基础上修改,内存还是一样(类似指针,指向的内存还是那一个)
- 说明view不改变内存(不会重新拷贝)
参考
- https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.view.html#torch.Tensor.view
结语
文章仅作为个人学习笔记记录,记录从0到1的一个过程
希望对您有一点点帮助,如有错误欢迎小伙伴指正
文章来源: haihong.blog.csdn.net,作者:海轰Pro,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:haihong.blog.csdn.net/article/details/126655324
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