What does `-1` of `view ()` mean in PyTorch? - Stack Overflow

if you are wondering what x.view(-1) does it flattens the vector. Why? Because it has to construct a new view with only 1 dimension and infer the dimension -- so it flattens it. In addition it seems this operation avoids the very nasty bugs .resize() brings since the order of the elements seems to be respected.

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python pytorch中 .view()函数讲解 - CSDN博客

文章浏览阅读5.2w次,点赞159次,收藏342次。本文介绍了PyTorch中.view()方法的使用,包括手动调整Tensor尺寸和使用-1作为参数自动调整尺寸。通过实例展示了.view()如何等效于reshape和resize,以及如何在保持元素总数不变的情况下灵活变换数组形状。

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【PyTorch】Tensorを操作する関数(transpose、view、reshape) - Qiita

view. viewもよく使われる関数です。 1つ目の引数に-1を入れることで、2つ目の引数で指定した値にサイズ数を自動的に調整してくれます。 Tensorの要素数が指定したサイズ数に合わない(割り切れない)場合、エラーになります。

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python - What does `view ()` do in PyTorch? - Stack Overflow

view() reshapes the tensor without copying memory, similar to numpy's reshape(). Given a tensor a with 16 elements:. import torch a = torch.range(1, 16) To reshape this tensor to make it a 4 x 4 tensor, use:. a = a.view(4, 4) Now a will be a 4 x 4 tensor.Note that after the reshape the total number of elements need to remain the same.

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PyTorch中的view ()函数用法示例及其参数详解_.view (-1)-CSDN博客

1. view() tensor.view()方法可以调整tensor的形状,但必须保证调整前后元素总数一致。view不会修改自身的数据,返回的新tensor与原tensor共享内存,即更改一个,另一个也随之改变。在实际应用中,可能经常需要添加或者减少某一维度,这是sequeeze()和unsequeeze()这两个方法就派上了用场。

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Python函数.view(1,-1)和 .view(-1,1)有什么区别 - CSDN博客

文章浏览阅读3.6k次,点赞5次,收藏14次。.view(1,-1)将多维张量转换为行向量,而.view(-1,1)转换为列向量,两种方法均保持张量元素总数不变。它们根据原始张量的形状和指定的维度自动推断另一个维度,常用于数据重塑。

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torch x = x.view(-1, ...)理解 - CSDN博客

这篇文章主要介绍了对pytorch中x = x.view(x.size(0), -1) 的理解说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 在pytorch的CNN代码中经常会看到 x.view(x.size(0), -1) 首先,在pytorch中的view()函数就是用来改变tensor的形状的,例如将2行3列的tensor变为1行6列,其中-1表示会自适应的调整 ...

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【Pytorch】torch.viewの引数・使い方を徹底解説!エラーが出るコードとは?コード例を豊富に用意!

torch.viewは、テンソルの形状(shape)を変更するための関数です。この関数を使用すると、テンソルの要素数は変わらずに、形状を自由に変更することができます。 ドキュメント:Tensor Views — PyTorch 2.0 do

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【Pytorch】视图函数.view()用法汇总 - 知乎 - 知乎专栏

在使用pytorch定义神经网络时,经常会看到类似如下的.view()用法,这里对其用法做出讲解与演示。一、普通用法 (手动调整size) view()相当于reshape、resize,重新调整Tensor的形状。import torch a1 = torch.arang…

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