[pytorch]pytorch使用中view和reshape的区别

最新推荐文章于 2025-11-23 17:14:46 发布
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#pytorch #python #深度学习

本文详细解析了PyTorch中View与Reshape的功能差异，指出两者均可用于改变Tensor形状，但Reshape对非连续Tensor更具鲁棒性。View适用于连续Tensor，而Reshape则更为通用。

pytorch中view和reshape的区别

文章目录

一、基本解释

“从功能上来看,它们的作用是相同的,都是用来重塑 Tensor 的 shape 的。view 只适合对满足连续性条件 (contiguous) 的 Tensor进行操作,而reshape 同时还可以对不满足连续性条件的 Tensor 进行操作,具有更好的鲁棒性。view 能干的 reshape都能干,如果 view 不能干就可以用 reshape 来处理。 如果不想继续看下去,建议所有情况都无脑使用 reshape。”

tensor中会有两个区，分别是数据存储区和头部区

  • 存储区是按照数据顺序存储的，
  • 头部信息则存储相应的索引关系 上面的a和b共用同一数据区，而头部信息是不同的，代表不同索引方式（就是从数据区取数据的方式及步长发生变化）

二、连续性的定义

如果数据区的数据与头部数据区的顺序相符，就是连续的如果将一个tensor转置后，它的索引就会发生变化，此时就是不连续的

三、总结

如果采用view和reshape，尽量都保证其相应的连续性，但在使用reshape的时候，如果tensor是非连续的时候：

  • reshape会创建一个新的副本返回 此副本不和原数据共享同一数据区
  • 那么view就会报错

建议在pytorch中调用时候直接使用contiguous()

 data = image.contiguous()<
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PyTorch：view() 与 reshape() 区别详解
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总之，两者都是用来重塑tensor的shape的。view只适合对满足连续性条件（contiguous）的tensor进行操作，而reshape同时还可以对不满足连续性条件的tensor进行操作，具有更好的鲁棒性。view能干的reshape都能干，如果view不能干就可以用reshape来处理。别看目录挺多，但内容很细呀~其实原理并不难啦~我们开始吧~ 1、PyTorch张量存储的底层原理 tensor数据采用头信息区（Tensor）和存储区 （Storage）分开存储的形式，如图1所示。变量名以及其
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Pytorch中view和reshape的区别
weixin_51601682的博客
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如果你确定张量是连续的，并且只想改变形状而不复制数据，可以使用 view；如果不确定张量的内存布局或者希望更灵活地调整形状，可以使用 reshape。view： 要求张量在内存中是连续的。如果张量不是连续的，则需要调用 .contiguous() 方法后才能使用 view。reshape： 更加灵活，不一定要求原张量连续。如果张量不连续，reshape 会自动返回一个新张量（可能是复制的数据）。
torch中的view()和reshape()的区别
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torch的view()与reshape()方法都可以用来重塑tensor的shape，区别就是使用的条件不一样。view()方法只适用于满足连续性条件的tensor，并且该操作不会开辟新的内存空间，只是产生了对原存储空间的一个新别称和引用，返回值是视图。而reshape()方法的返回值既可以是视图，也可以是副本，当满足连续性条件时返回view，否则返回副本[ 此时等价于先调用contiguous()方法在使用view() ]。因此当不确能否使用view时，可以使用reshape。如果只是想简单地重塑一个t
pytorch函数reshape()和view()的区别及张量连续性
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PyTorch中的view()和reshape()方法都用于将tensor的形状调整为新的形状。view()方法返回一个新的tensor，其中数据与原始tensor相同，但具有新的形状，并且对共享存储空间进行严格的处理；reshape()方法也返回一个新的tensor，其中数据与原始tensor相同，但是对共享存储空间的处理比较灵活，可以处理整个形状大小的变化。在使用这两种方法时，需要根据需要选择不同的方法。
pytorch view()和reshape() 详解
一璐有你的专栏
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两者都是用来重塑tensor的shape的。view只适合对满足连续性条件（contiguous）的tensor进行操作，并且该操作不会开辟新的内存空间，只是产生了对原存储空间的一个新别称和引用，返回值是视图。reshape对适合对满足连续性条件（contiguous）的tensor进行操作返回值是视图，否则返回副本(此时等价于先调用contiguous()方法在使用view())考虑内存的开销而且要确保重塑后的tensor与之前的tensor共享存储空间，那就使用view。...
pytorch中的view与reshape
qq_42731705的博客
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的，比如上面的博客中举的转置的例子，转置之后肯定还是同一块内存，但是从后面的维度往前面的维度看，内存索引的顺序就不是连续的了。的功能更强大，但是它返回的结果可能是浅拷贝，也可能是深拷贝，所以代码看起来就不清晰了。而在深度学习编程中，我们想重塑。的张量是否满足内存连续的条件？其实感觉就是从后面的维度往前面的维度看，看数据在内存中是否是。的形状，肯定是想浅拷贝的，所以此时使用view就显式的指定是浅拷贝。但是自己有一些地方也没有特别明白。现在总结下来，就是虽然。这篇博客写的非常好，非常详细。
【轻松掌握】PyTorch中 reshape() 和 view() 的区别详解
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🚀轻松解锁PyTorch张量重塑奥秘！💡`reshape()`和`view()`助你灵活调整数据维度。🔄掌握二者差异，避免常见错误。💡深入`contiguous()`理解，确保数据连续高效。🔄通过应用场景实战，加深理解。🚀读完本文，你将轻松驾驭PyTorch张量重塑技巧！#PyTorch #reshape #view #contiguous #张量重塑 #深度学习 #机器学习
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Pytorch: view()和reshape()的区别？他们与continues()的关系是什么？
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一、概要 1. 两者相同之处 view()和reshape()在pytorch中都可以用来重新调整tensor的形状。 2. 两者不同之处 1). view()产生的tensor总是和原来的tensor共享一份相同的数据，而reshape()在新形状满足一定条件时会共享相同一份数据，否则会复制一份新的数据。 2). 两者对于原始tensor的连续性要求不同。reshape()不管tensor是否是连续的，都能成功改变形状。而view()对于不连续的tensor()，需要新形状shape满足一定条件才能成功改
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【Pytorch】torch.view与torch.reshape的区别
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从功能上来看，它们的作用是相同的，都是用来重塑 Tensor 的 shape的，view 只适合对满足连续性条件 (contiguous) 的 Tensor进行操作，而reshape 同时还可以对不满足连续性条件的 Tensor 进行操作，具有更好的鲁棒性。简而言之，view 能干的 reshape都能干，如果 view 不能干就可以用 reshape 来处理。torch的view()与reshape()方法都可以用来重塑tensor的shape，区别就是使用的条件不一样。
Pytorch学习笔记——reshape和view的区别
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在使用pytorch或者读别人的代码时，reshape和view是最常用的，都是矩阵变形，二者到底有什么区别呢？
pytorch中的view和reshape区别
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<think>我们正在讨论PyTorch中的view()和reshape()函数。用户希望了解它们之间的区别。 根据引用[1]：我们可以使用view()或reshape()来改变张量的形状，但view()是首选的。然而，它们之间有一个重要的区别：view()返回的张量与原张量共享数据，而reshape()可能返回一个副本，也可能返回一个视图，这取决于情况。 具体来说，view()要求张量在内存中是连续的（contiguous），否则会报错。而reshape()则更灵活：如果张量是连续的，reshape()返回一个视图（与view()相同）；如果不是连续的，reshape()会先复制数据使其连续，然后返回一个视图（此时相当于先调用contiguous()再调用view()）。 因此，在可能的情况下，使用view()更高效，因为它不会复制数据；但如果张量不是连续的，并且我们不确定，使用reshape()更安全，因为它会处理连续性。 我们来看一个例子（基于引用[1]）： 原始矩阵matrix是一个2x3的张量。我们使用view(1,6)将其变为1x6，然后修改新张量same_matrix的一个元素，结果原始matrix也改变了，因为它们共享数据。 但是，如果张量不是连续的，直接使用view()会报错。例如，对一个转置后的矩阵使用view()可能会出错，而reshape()则不会。 因此，总结区别： 1. view()要求张量是连续的，否则报错；reshape()在非连续张量上也能工作（通过复制数据）。 2. view()返回的是视图（共享数据）；reshape()可能返回视图，也可能返回新的张量（当需要复制数据时）。 3. 性能：view()通常更快（因为它不复制数据），但前提是张量连续；reshape()在非连续时会有复制开销。 建议：在明确张量是连续的情况下，使用view()；否则，使用reshape()以避免错误。 现在，我们生成相关问题。</think>在 PyTorch 中，`view()` 和 `reshape()` 都用于改变张量的维度，但存在关键区别： ### 核心区别 1. **内存连续性要求** - `view()` 要求目标形状与原张量**内存连续**（contiguous），否则报错 - `reshape()` 自动处理连续性： - 若内存连续 → 直接返回视图（不复制数据） - 若内存不连续 → 先复制数据使其连续，再返回新张量 例如： ```python x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]).t() # 转置后内存不连续 y = x.reshape(4) # 成功（自动复制） z = x.view(4) # 报错：非连续张量 ``` 2. **数据共享行为** - `view()` 始终返回**原始数据的视图**（修改新张量会影响原数据） - `reshape()` 可能返回视图或副本（取决于内存连续性） 示例（基于引用[1]）： ```python matrix = torch.tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]) same_matrix = matrix.view(1, 6) # 视图 same_matrix[0, 1] = 2. # 修改视图 print(matrix) # 输出：tensor([[1.,2.,1.],[1.,1.,1.]]) [^1] ``` 3. **性能差异** - `view()` 更高效（无数据复制） - `reshape()` 在非连续张量上产生复制开销 ### 使用建议 | 场景 | 推荐方法 | |-----------------------|--------------| | 确定张量内存连续 | `view()` | | 不确定内存是否连续 | `reshape()` | | 需要避免意外复制 | `view()` | | 处理动态形状 | `reshape()` | > 注：在神经网络中，若需改变特征图维度（如引用[2][3]中的张量重塑），优先使用 `reshape()` 确保兼容性
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