深度学习(14)--x.view()详解

在torch中,常用view()函数来改变tensor的形状

查询官方文档:

torch.Tensor.view --- PyTorch 2.2 documentationhttps://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.view.html#torch.Tensor.view示例

1.创建一个4x4的二维数组进行测试

python 复制代码
x = torch.randn(4, 4)
print(x)
print(x.size())

(1).将二维数组变换为一维数组

python 复制代码
y = x.view(16)
print(y)
print(y.size())

(2).将二维数组变换为其他形式的二维数组

python 复制代码
z = x.view(2, 8)
print(z)
print(z.size())

(3).可以将其中一个参数设置为-1,view()会根据已设置的维度自动推断出另外一个维度的大小

复制代码
# the size -1 is inferred from other dimensions
python 复制代码
yy = x.view(-1, 8)
print(yy)
print(yy.size())

zz = x.view(8, -1)
print(zz)
print(zz.size())

可以看到分别得到了2x8的yy和8x2的zz,符合实际的情况。

2.创建一个1x2x3x4的四维矩阵进行测试

python 复制代码
x = torch.rand(1, 2, 3, 4)
print(x)
print(x.size())

(1).将四维数组变换为一维数组

python 复制代码
y = x.view(-1)
print(y)
print(y.size())

(2).将四维数组变换为二维数组

python 复制代码
z = x.view(2,-1)
print(z)
print(z.size())

(3).将四维数组变换为三维数组

python 复制代码
a = x.view(2, -1, 4)
print(a)
print(a.size())

(4).将四维数组转换为其他形式的四维数组

python 复制代码
b = x.view(1, 3, 2, 4)
print(b)
print(b.size())

值得注意的是view()函数并不改变tensor数据在内存中的层次

利用tranpose函数进行验证,transpose函数可以交换数据指定的维度:

python 复制代码
c = x.transpose(1, 2)
print(c)
print(c.size())

transpose(1,2)将第二个维度和第三个维度互换(四维对应的索引是0,1,2,3)

利用equal()函数判断b和c是否相同:

python 复制代码
print("b和c是否相等:")
print(torch.equal(b, c))

由如上结果可知,view()函数并不改变数据在内存中的层次。

相关推荐
珠海新立电子科技有限公司2 小时前
FPC柔性线路板与智能生活的融合
人工智能·生活·制造
IT古董2 小时前
【机器学习】机器学习中用到的高等数学知识-8. 图论 (Graph Theory)
人工智能·机器学习·图论
曼城周杰伦2 小时前
自然语言处理:第六十三章 阿里Qwen2 & 2.5系列
人工智能·阿里云·语言模型·自然语言处理·chatgpt·nlp·gpt-3
余炜yw3 小时前
【LSTM实战】跨越千年,赋诗成文:用LSTM重现唐诗的韵律与情感
人工智能·rnn·深度学习
莫叫石榴姐3 小时前
数据科学与SQL:组距分组分析 | 区间分布问题
大数据·人工智能·sql·深度学习·算法·机器学习·数据挖掘
96773 小时前
对抗样本存在的原因
深度学习
如若1234 小时前
利用 `OpenCV` 和 `Matplotlib` 库进行图像读取、颜色空间转换、掩膜创建、颜色替换
人工智能·opencv·matplotlib
YRr YRr4 小时前
深度学习:神经网络中的损失函数的使用
人工智能·深度学习·神经网络
ChaseDreamRunner4 小时前
迁移学习理论与应用
人工智能·机器学习·迁移学习
Guofu_Liao4 小时前
大语言模型---梯度的简单介绍;梯度的定义;梯度计算的方法
人工智能·语言模型·矩阵·llama