【Pytorch】torch.Tensor.view()

举报
海轰Pro 发表于 2022/09/24 23:06:51 2022/09/24
【摘要】 目录 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...

在这里插入图片描述

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+k1 ,

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

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)


在这里插入图片描述
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

在这里插入图片描述

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

【版权声明】本文为华为云社区用户转载文章,如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。