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1. view()
view()方法具有以下特性：
- 它只能在tensor是连续的时候使用（可以调用is_contiguous()方法查看tensor是否连续）, 如果要对不连续的张量使用， 需要先使用.contiguous()使其在内存上连续。
- view()方法不改变tensor的storage内容， 只改变其元数据(metadata)。(参见后面的示例代码，通过tensor的storage().data_ptr()查看数据的地址)
- 调用view()时,需要确保tensor的元素总数保持不变。例如, [2, 3]的tensor可以view为[3, 2]或[1, 6]。
示例代码：
python
import torch
# 创建一个2x3的tensor
tensor = torch.rand(2, 3)
print(tensor.shape)
# 使用view()改变tensor形状
new_tensor = tensor.view(3, 2)
print(new_tensor.shape)
# 查看tensor和new_tensor的存储地址
print(tensor.storage().data_ptr())
print(new_tensor.storage().data_ptr())
# 查看tensor和new_tensor的存储内容
print(tensor.storage())
print(new_tensor.storage())
# 查看tensor和new_tensor的stride
print(tensor.stride())
print(new_tensor.stride()) 2. resize()/resize_():
- resize_()是原地操作版本,会直接修改原tensor,而resize()会返回一个新的tensor。
- resize()/resize_()方法可以自动改变tensor的元素总数。如果新形状的元素总数大于原来的,会用0填充新增的元素;如果小于原来的,则会截断多余的元素。在补0的情况下， 会开辟一块新的内存区域来存放新的tensor。
示例代码：
python
import torch
# 创建一个2x3的tensor
tensor = torch.tensor([1,2,3,4])
print(tensor.shape)
print(tensor.storage().data_ptr())
# 使用resize()改变tensor形状
tensor.resize_(3, 2)
print(tensor.shape) # Output: torch.Size([3, 2])
# 新增的元素会被填充为0
print(tensor)
print(tensor.storage().data_ptr())3. reshape():
- 在数据连续时
reshape()方法在数据连续时， 作用和view()类似， 都是共享存储区的情况下（不改变tensor的storage） - 不连续 时， reshape类似等同于contiguous()+view()------它会在新的存储区创建一个tensor, 不与原数据共享存储区。
示例代码：
python
import torch
# 创建一个2x3的tensor
tensor = torch.rand(2, 3)
# reshape()处理非连续的tensor
non_contiguous = tensor.t()
print(non_contiguous.is_contiguous()) # Output: False
reshaped = non_contiguous.reshape(1, 6)
print(reshaped.is_contiguous()) # Output: True
print(reshaped.storage().data_ptr())
print(non_contiguous.storage().data_ptr())