pytorch学习---view的作用

m0_38116269

于 2019-05-05 20:50:32 发布

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分类专栏：个人学习 pytorch

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该博客探讨了PyTorch中view函数的作用，它允许张量在不改变数据的情况下变换形状，常用于前向传播函数的实现。文中通过简单实例进行说明。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

作用：返回一个新的张量，这个张量与原来的张量具有相同的数据，但是形状却可能不同。因此经常被用来变换形状，在写前向传播函数时经常遇到。
简单的例子：

import torch
x = torch.arange(10)
print(x)
batch_size = 2
#其中这个 -1就代表自动听从其他维度的安排
x2 = x.view(batch_size, -1)
print('*'*20)
print(x2)

#Result:
tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
********************
tensor([[0, 1, 2, 3, 4],
        [5, 6, 7, 8, 9]])