x.view()

x.view()就是对tensor进行reshape

python 复制代码
import torch
v1 = torch.range(1, 4)
v2 = v1.view(2, 2)
print(v2)
v3 = v2.view(4,-1)
print(v3)
python 复制代码
tensor([[1., 2.],
        [3., 4.]])
tensor([[1.],
        [2.],
        [3.],
        [4.]])

在函数的参数中经常可以看到-1例如x.view(-1, 4)

这里-1表示一个不确定的数,就是你如果不确定你想要reshape成几行,但是你很肯定要reshape成4列,那不确定的地方就可以写成-1

例如一个长度的16向量x,

x.view(-1, 4)等价于x.view(4, 4)

x.view(-1, 2)等价于x.view(8,2)

相关推荐
TG:@yunlaoda360 云老大4 小时前
腾讯WAIC发布“1+3+N”AI全景图:混元3D世界模型开源,具身智能平台Tairos亮相
人工智能·3d·开源·腾讯云
这张生成的图像能检测吗4 小时前
(论文速读)Fast3R:在一个向前通道中实现1000+图像的3D重建
人工智能·深度学习·计算机视觉·3d重建
兴趣使然黄小黄7 小时前
【AI-agent】LangChain开发智能体工具流程
人工智能·microsoft·langchain
出门吃三碗饭7 小时前
Transformer前世今生——使用pytorch实现多头注意力(八)
人工智能·深度学习·transformer
l1t7 小时前
利用DeepSeek改写SQLite版本的二进制位数独求解SQL
数据库·人工智能·sql·sqlite
说私域8 小时前
开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序FAQ设计及其意义探究
人工智能·小程序
开利网络8 小时前
合规底线:健康产品营销的红线与避坑指南
大数据·前端·人工智能·云计算·1024程序员节
非著名架构师8 小时前
量化“天气风险”:金融与保险机构如何利用气候大数据实现精准定价与投资决策
大数据·人工智能·新能源风光提高精度·疾风气象大模型4.0
巫婆理发2229 小时前
评估指标+数据不匹配+贝叶斯最优误差(分析方差和偏差)+迁移学习+多任务学习+端到端深度学习
深度学习·学习·迁移学习
熙梦数字化9 小时前
2025汽车零部件行业数字化转型落地方案
大数据·人工智能·汽车