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一、概述

二、代码展示

一、概述

1.在torch的网络定义部分的forward（self，x）中有可能会出现下面这句话：

 x = x.view(x.size(0),-1)
 

2.这句话的意思是将多维度的Tensor展平成一维，但是到底转换的样子是什么样的其实我们这样看并不明白

二、代码展示

1.我们先定义一个Tensor：

  

   

    

     

    
    

     

      import torch
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      a = torch.arange(1,17)
     
    
  
 

2.输出这个Tensor的内容和大小：

  

   

    

     

    
    

     

      print(a)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(a.size(0))
     
    
  
 

代码变为：

  

   

    

     

    
    

     

      import torch
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      a = torch.arange(1,17)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(a)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(a.size(0))
     
    
  
 

结果为：

3.使用

 x = x.view(x.size(0),-1)
 

将Tensor转换为1维

输入代码：

  

   

    

     

    
    

     

      b = a.view(a.size(0),-1)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(b)
     
    
  
 

代码变为：

  

   

    

     

    
    

     

      import torch
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      a = torch.arange(1,17)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(a)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(a.size(0))
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      b = a.view(a.size(0),-1)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(b)
     
    
  
 

结果为;

其中这个-1指的是不知道多少列的情况下，根据原来Tensor内容和Tensor的大小自动分配列数

4.换句话，和我们这样做的效果是一样的，即指定列数为1：

  

   

    

     

    
    

     

      c = a.view(a.size(0),1)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(c)
     
    
  
 

代码变为：

  

   

    

     

    
    

     

      import torch
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      a = torch.arange(1,17)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(a)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(a.size(0))
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      b = a.view(a.size(0),-1)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(b)
     
    
   

    

     

    
    

     

      c = a.view(a.size(0),1)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(c)
     
    
  
 

结果为：

结果果然是一样的。

5.我们还可以将行数不定（为1），指定列数为Tensor的大小：

  

   

    

     

    
    

     

      d = a.view(-1, a.size(0))
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(d)
     
    
  
 

代码变为：

  

   

    

     

    
    

     

      import torch
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      a = torch.arange(1,17)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(a)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(a.size(0))
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      b = a.view(a.size(0),-1)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(b)
     
    
   

    

     

    
    

     

      c = a.view(a.size(0),1)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(c)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      d = a.view(-1, a.size(0))
     
    
   

    

     

    
    

     

      print(d)
     
    
  
 

结果为;

文章来源: nickhuang1996.blog.csdn.net，作者：悲恋花丶无心之人，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

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