【python深度学习】——pytorch中tensor的view、resize(resize_)与reshape

最新推荐文章于 2025-10-27 19:45:01 发布

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#python #深度学习 #pytorch

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1. view()

view()方法具有以下特性：

它只能在tensor是连续的时候使用（可以调用is_contiguous()方法查看tensor是否连续）, 如果要对不连续的张量使用，需要先使用.contiguous()使其在内存上连续。
view()方法不改变tensor的storage内容，只改变其元数据(metadata)。(参见后面的示例代码，通过tensor的storage().data_ptr()查看数据的地址)
调用view()时,需要确保tensor的元素总数保持不变。例如, [2, 3]的tensor可以view为[3, 2]或[1, 6]。

示例代码：

import torch

# 创建一个2x3的tensor
tensor = torch.rand(2, 3)
print(tensor.shape)  

# 使用view()改变tensor形状
new_tensor = tensor.view(3, 2)
print(new_tensor.shape)  

# 查看tensor和new_tensor的存