torch x = x.view(-1, ...)理解

最新推荐文章于 2025-06-03 21:49:21 发布

scut_salmon

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分类专栏： pytorch

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本文详细介绍了PyTorch中的view函数，该函数的作用类似于numpy中的reshape，用于改变张量的形状。通过实例展示了如何使用view函数进行不同维度的转换，并解释了参数-1在函数中的含义及用法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在torch里面，view函数相当于numpy的reshape，来看几个例子：

a = torch.arange(1, 17)  # a's shape is (16,)

a.view(4, 4) # output below
tensor([[ 1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8],
        [ 9, 10, 11, 12],
        [13, 14, 15, 16]])
[torch.FloatTensor of size 4x4]

a.view(2, 2, 4) # output below
tensor([[[ 1,  2,  3,  4],
         [ 5,  6,  7,  8]],

        [[ 9, 10, 11, 12],
         [13, 14, 15, 16]]])
[torch.FloatTensor of size 2x2x4]

在函数的参数中经常可以看到-1例如x.view(-1, 4)

这里-1表示一个不确定的数，就是你如果不确定你想要reshape成几行，但是你很肯定要reshape成4列，那不确定的地方就可以写成-1

例如一个长度的16向量x，

x.view(-1, 4)等价于x.view(4, 4)

x.view(-1, 2)等价于x.view(8，2)

以此类推