Pytorch 中的view理解

一开始根据名字以为是可视化函数

但是却在别人开源的代码中发现用途不是可视化

view用法

view的作用类似于reshape

比如现在有一tensor：

a = torch.range(1, 25)

a 是一个长度为25 的张量。如果想将这个张量改成 5 x 5 大小的，可以使用

a = a.view(5, 5)

此时， a 的形状就成为了 5 x 5 大小的张量。注意维度要匹配

参数-1的意义

-1的意义是自行计算行数或列数

比如上面的tensor的view还能写成：

a = a.view(-1, 5)

实际的运用过程中，根据图像第一维度，也就是mini batch展开情况较多

用法参考：

out = out.view(out.size(0), -1)