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1.view()
2.reshape()
3.引用和副本#xff1a;
4.区别
5.总结 在PyTorch中#xff0c;tensor可以使用两种方法来改变其形状#xff1a;view()和reshape()。这两种方法的作用是相当类似的#xff0c;但是它们在实现上有一些细微的区别。
1.view()
view()方法是…目录
1.view()
2.reshape()
3.引用和副本
4.区别
5.总结 在PyTorch中tensor可以使用两种方法来改变其形状view()和reshape()。这两种方法的作用是相当类似的但是它们在实现上有一些细微的区别。
1.view()
view()方法是PyTorch中的一种基础操作用于调整tensor的形状。它返回一个新的tensor其数据与原始tensor相同但具有新的形状。与原始tensor共享存储空间因此在新的tensor上的任何操作都会影响原始tensor。
下面是一个使用view()方法改变tensor形状的示例
import torch# 创建一个形状为(2, 3, 4)的tensor
x torch.randn(2, 3, 4)# 使用view()方法将其形状改变为(6, 4)
y x.view(6, 4)print(x.shape) # 输出torch.Size([2, 3, 4])
print(y.shape) # 输出torch.Size([6, 4])在上面的代码中我们使用view()方法将形状为(2, 3, 4)的tensor x 转换为形状为(6, 4)的新tensor y。
2.reshape()
reshape()方法也用于调整tensor的形状与view()方法类似但是在实现上有一个重要的区别reshape()方法返回一个新的tensor其数据与原始tensor相同但是可能与原始tensor共享存储空间具体取决于实现。
下面是一个使用reshape()方法改变tensor形状的示例
import torch# 创建一个形状为(2, 3, 4)的tensor
x torch.randn(2, 3, 4)# 使用reshape()方法将其形状改变为(6, 4)
y x.reshape(6, 4)print(x.shape) # 输出torch.Size([2, 3, 4])
print(y.shape) # 输出torch.Size([6, 4])在上面的代码中我们使用reshape()方法将形状为(2, 3, 4)的tensor x 转换为形状为(6, 4)的新tensor y。
3.引用和副本
view 并不产生原始数据的新拷贝副本产生原始数据的新拷贝
视图是数据的一个别称或引用通过该别称或引用亦便可访问、操作原有数据但原有数据不会产生拷贝。如果我们对视图进行修改它会影响到原始数据物理内存在同一位置这样避免了重新创建张量的高内存开销。由上面介绍的 PyTorch 的张量存储方式可以理解为对张量的大部分操作就是视图操作
与之对应的概念就是副本。副本是一个数据的完整的拷贝如果我们对副本进行修改它不会影响到原始数据物理内存不在同一位置。 对张量连续性条件的理解
4.区别
view()和reshape()的区别在于它们对于共享存储空间的处理方式。view()方法对共享存储空间的处理比较严格必须要满足两个条件新的tensor的大小必须与原始tensor大小相同且新的tensor的步幅(stride)必须与原始tensor步幅相同否则将会抛出一个错误。相反reshape()方法更加灵活可以处理整个形状大小的变化。
下面是一个使用view()方法会抛出错误的示例
import torch# 创建一个形状为(2, 3, 4)的tensor
x torch.randn(2, 3, 4)# 使用view()方法将其形状改变为(6, 5)会抛出一个错误
y x.view(6, 5)在上面的代码中我们尝试使用view()方法将形状为(2, 3, 4)的tensor x 转换为一个形状为(6, 5)的新tensor但由于新的tensor大小与原始tensor大小不同所以会抛出一个错误。
下面是一个使用reshape()方法可以处理大小变化的示例
import torch# 创建一个形状为(2, 3, 4)的tensor
x torch.randn(2, 3, 4)# 使用reshape()方法将其形状改变为(6, 5)
y x.reshape(6, 5)print(x.shape) # 输出torch.Size([2, 3, 4])
print(y.shape) # 输出torch.Size([6, 5])在上面的代码中我们使用reshape()方法将形状为(2, 3, 4)的tensor x 转换为一个形状为(6, 5)的新tensor。
5.总结 PyTorch中的view()和reshape()方法都用于将tensor的形状调整为新的形状。view()方法返回一个新的tensor其中数据与原始tensor相同但具有新的形状并且对共享存储空间进行严格的处理reshape()方法也返回一个新的tensor其中数据与原始tensor相同但是对共享存储空间的处理比较灵活可以处理整个形状大小的变化。在使用这两种方法时需要根据需要选择不同的方法。 1reshape()函数返回一个新的张量而view()函数返回一个与原始张量共享存储空间的张量。这意味着当你使用reshape()函数改变张量形状时会创建一个新的张量对象而原始张量对象不会改变。而当你使用view()函数改变张量形状时会返回一个新的张量对象但是它与原始张量对象共享存储空间因此对新张量的修改也会影响原始张量。2reshape()函数可以处理任意形状的张量而view()函数只能处理连续的张量。如果你尝试使用view()函数处理非连续的张量会引发RuntimeError异常。3reshape()函数可以自动推断某些维度的大小而view()函数需要手动指定所有维度的大小。如果你使用reshape()函数时只指定了部分维度的大小它会自动推断其他维度的大小。而如果你使用view()函数时没有指定所有维度的大小会引发RuntimeError异常。4reshape()函数可以使用-1作为占位符来自动计算某个维度的大小而view()函数不支持使用-1作为占位符。5reshape()和view()函数都是用于改变张量形状的函数但是它们之间有一些区别。如果你需要处理非连续的张量或者需要自动推断某些维度的大小应该使用reshape()函数。如果你需要处理连续的张量并且需要手动指定所有维度的大小应该使用view()函数。6view比较轻量化占资源较少 参考PyTorch 82. view() 与 reshape() 区别详解 - 知乎
