pytorch中的 .view()函數(shù)的用法介紹
更新時間：2022年03月17日 10:53:38 作者：DaYinYi
這篇文章主要介紹了pytorch中的 .view()函數(shù)的用法，主要介紹兩種方法手動調整size和自動調整size，下面具體方法分析需要的小伙伴可以參考一下
一、普通用法 (手動調整size)
view()相當于reshape、resize，重新調整Tensor的形狀。
import torch a1 = torch.arange(0,16) print(a1) # tensor([ 0, ?1, ?2, ?3, ?4, ?5, ?6, ?7, ?8, ?9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])
a2 = a1.view(8, 2) a3 = a1.view(2, 8) a4 = a1.view(4, 4) print(a2) #tensor([[ 0, ?1], # ? ? ? ?[ 2, ?3], # ? ? ? ?[ 4, ?5], # ? ? ? ?[ 6, ?7], # ? ? ? ?[ 8, ?9], # ? ? ? ?[10, 11], # ? ? ? ?[12, 13], # ? ? ? ?[14, 15]]) print(a3) #tensor([[ 0, ?1, ?2, ?3, ?4, ?5, ?6, ?7], # ? ? ? ?[ 8, ?9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]]) print(a4) #tensor([[ 0, ?1, ?2, ?3], # ? ? ? ?[ 4, ?5, ?6, ?7], # ? ? ? ?[ 8, ?9, 10, 11], # ? ? ? ?[12, 13, 14, 15]])
二、特殊用法：參數(shù)-1 (自動調整size)
view中一個參數(shù)定為-1，代表自動調整這個維度上的元素個數(shù)，以保證元素的總數(shù)不變。
v1 = torch.arange(0,16) print(v1) # tensor([ 0, ?1, ?2, ?3, ?4, ?5, ?6, ?7, ?8, ?9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]) v2 = v1.view(-1, 16) v2 # tensor([[ 0, ?1, ?2, ?3, ?4, ?5, ?6, ?7, ?8, ?9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]]) v2 = v1.view(-1, 8) v2 # tensor([[ 0, ?1, ?2, ?3, ?4, ?5, ?6, ?7], # ? ? ? ? [ 8, ?9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]]) v2 = v1.view(-1, 4) v2 #tensor([[ 0, ?1, ?2, ?3], # ? ? ? ?[ 4, ?5, ?6, ?7], # ? ? ? ?[ 8, ?9, 10, 11], # ? ? ? ?[12, 13, 14, 15]]) v2 = v1.view(-1, 2) v2 #tensor([[ 0, ?1], # ? ? ? ?[ 2, ?3], # ? ? ? ?[ 4, ?5], # ? ? ? ?[ 6, ?7], # ? ? ? ?[ 8, ?9], # ? ? ? ?[10, 11], # ? ? ? ?[12, 13], # ? ? ? ?[14, 15]])
v3 = v1.view(4*4, -1) v3 # tensor([[ 0], # ? ? ? ? [ 1], # ? ? ? ? [ 2], # ? ? ? ? [ 3], # ? ? ? ? [ 4], # ? ? ? ? [ 5], # ? ? ? ? [ 6], # ? ? ? ? [ 7], # ? ? ? ? [ 8], # ? ? ? ? [ 9], # ? ? ? ? [10], # ? ? ? ? [11], # ? ? ? ? [12], # ? ? ? ? [13], # ? ? ? ? [14], # ? ? ? ? [15]])
到此這篇關于pytorch中的 .view()函數(shù)的用法介紹的文章就介紹到這了,更多相關pytorch .view()函數(shù)內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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