【Pytorch】torch.Tensor.view()
目录
- 简介
- torch.Tensor.view()
- 语法
- 作用
- 举例
- 参考
- 结语
简介
Hello！
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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
