帝王谷资源网

基于PyTorch中view的用法说明
脚本专栏 2024/12/23 佚名
3 2
帝王谷资源网 Design By www.wdxyy.com

相当于numpy中resize（）的功能，但是用法可能不太一样。

我的理解是：

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。

比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2,3,4,5,6]，因为它们排成一维向量都是6个元素，所以只要view后面的参数一致，得到的结果都是一样的。

比如，

a=torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]])
b=torch.Tensor([1,2,3,4,5,6])
print(a.view(1,6))
print(b.view(1,6))

得到的结果都是

tensor([[1., 2., 3., 4., 5., 6.]])

再看一个例子：

a=torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]])
print(a.view(3,2))

将会得到：

tensor([[1., 2.],
    [3., 4.],
    [5., 6.]])

相当于就是从1，2，3，4，5，6顺序的拿数组来填充需要的形状。但是如果您想得到如下的结果：

tensor([[1., 4.],
    [2., 5.],
    [3., 6.]])

就需要使用另一个函数了：permute（）。用法参见我的另一篇博客：PyTorch中permute的用法

另外，参数不可为空。参数中的-1就代表这个位置由其他位置的数字来推断，只要在不致歧义的情况的下，view参数就可以推断出来，也就是人可以推断出形状的情况下，view函数也可以推断出来。

比如a tensor的数据个数是6个，如果view（1，-1），我们就可以根据tensor的元素个数推断出-1代表6。

而如果是view（-1，-1，2），人不知道怎么推断，机器也不知道。

还有一种情况是人可以推断出来，但是机器推断不出来的：view（-1，-1，6），人可以知道-1都代表1，但是机器不允许同时有两个负1。

如果没有-1，那么所有参数的乘积就要和tensor中元素的总个数一致了，否则就会出现错误。

补充：pytorch中x.view()和permute用法

pytorch中x.view()用法

在pytorch中经常会看到x.view()，它表示将Tensor的维度转变为view指定的维度，有点类似于resize函数

b=torch.Tensor([[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]])
print(b.size())
(1, 2, 3, 3)
print(b.view(b.size(0),-1))
tensor([[1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.]])
print(b.view(b.size(0),-1).size())
(1, 18)

b.size(0)表示b中0维度==1，-1是按照原数据自动分配的列数。

a=torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]])
print(a.size())
(1, 2, 3)
print(a.view(6,-1))
tensor([[1.],
[2.],
[3.],
[4.],
[5.],
[6.]])
print(a.view(6,-1).size())
(6, 1)

将a转变成6行1列

print(a.view(-1,6).size())
(1, 6)

或者将a转变成1行6列

在程序里还经常见到view函数后面跟着permute()函数，这个函数是做维度换位的

print(a.view(-1,6).permute(1,0))
tensor([[1.],
[2.],
[3.],
[4.],
[5.],
[6.]])
print(a.view(-1,6).permute(1,0).size())
(6, 1)

加了permute，a就由（1,6）变成（6,1）了。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

标签：
PyTorch,view用法
帝王谷资源网 Design By www.wdxyy.com
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
帝王谷资源网 Design By www.wdxyy.com
www.wdxyy.com 帝王谷资源网
139,976互联网资源
144,792高清电影
21,817无损音乐
631,128技术资源

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接