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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測試版Does -1 of view() in PyTorch behave the same as -1 of reshape() in NumPy? python pytorch reshape tensor dimensions Share ... If you had tensor.view(-1, Dnew) it would produce a tensor of two dimensions/indices but would make sure the first dimension to be ...
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測試版view (dtype) → Tensor Returns a new tensor with the same data as the self tensor but of a different dtype. If the element size of dtype is different than that of self.dtype, then the size of the last dimension of the output will be scaled proportionally.For instance, if dtype element size is twice that of self.dtype, then each pair of elements in the last dimension of self will be combined ...
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測試版一. view的用法首先把原先 tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据（这里应该是因为要求地址是连续存储的），然后按照参数组合成其他维度的tensor。import torch import numpy as np a =np.array([[1,2…
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文章浏览阅读3.1w次，点赞26次，收藏114次。Pytorch-view的用法在pytorch中view函数的作用为重构张量的维度，相当于numpy中resize（）的功能，但是用法可能不太一样。如下例所示比如import torcha=torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]])b=torch.Tensor([1,2,3,4,5,6 ...
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測試版函数简介 Pytorch中的view函数主要用于Tensor维度的重构，即返回一个有相同数据但不同维度的Tensor。 根据上面的描述可知，view函数的操作对象应该是Tensor类型。如果不是Tensor类型，可以通过tensor = torch.tensor(data)来转换。 普通用法 (手动调整size)
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測試版Since views share underlying data with its base tensor, if you edit the data in the view, it will be reflected in the base tensor as well. Typically a PyTorch op returns a new tensor as output, e.g. add().But in case of view ops, outputs are views of input tensors to avoid ...
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測試版由于视图与基础张量共享底层数据，如果在视图中编辑数据，更改也会反映在基础张量中。 通常，PyTorch 操作会返回一个新的张量作为输出，例如 add()。但在视图操作的情况下，输出是输入张量的视图，以避免不必要的数据复制。
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而 tensor view 机制的本质就是通过操作这三个属性，实现以不同的视角来解析同一段连续的内存。下一节，将会逐个解读 Pytorch 中常用的一些 tensor view 操作。通过代码结合图示的方式，展示上述三个属性是如何推导得到的。常用的 5 个 View op 详解
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測試版I see this line of code lab=lab.view(-1) I am wondering what this code does? I put a breakpoint on it, and as far as I can see the contents of lab are the same both before and after I execute the code. So does this cod…
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