标签：tensor Tensor torch 用法 PyTorch 参数 推断 view

相当于numpy中resize（）的功能，但是用法可能不太一样。

我的理解是：

把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据（这里应该是因为要求地址是连续存储的），然后按照参数组合成其他维度的tensor。比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2,3,4,5,6]，因为它们排成一维向量都是6个元素，所以只要view后面的参数一致，得到的结果都是一样的。比如，

a=torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]])
b=torch.Tensor([1,2,3,4,5,6])

print(a.view(1,6))
print(b.view(1,6))

得到的结果都是tensor([[1., 2., 3., 4., 5., 6.]]) 

再看一个例子：

a=torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]])
print(a.view(3,2))

将会得到：

tensor([[1., 2.],
        [3., 4.],
        [5., 6.]])

相当于就是从1，2，3，4，5，6顺序的拿数组来填充需要的形状。但是如果您想得到如下的结果：

tensor([[1., 4.],
        [2., 5.],
        [3., 6.]])

就需要使用另一个函数了：permute（）。用法参见我的另一篇博客：PyTorch中permute的用法 

另外，参数不可为空。参数中的-1就代表这个位置由其他位置的数字来推断，只要在不致歧义的情况的下，view参数就可以推断出来，也就是人可以推断出形状的情况下，view函数也可以推断出来。比如a tensor的数据个数是6个，如果view（1，-1），我们就可以根据tensor的元素个数推断出-1代表6。而如果是view（-1，-1，2），人不知道怎么推断，机器也不知道。还有一种情况是人可以推断出来，但是机器推断不出来的：view（-1，-1，6），人可以知道-1都代表1，但是机器不允许同时有两个负1。

如果没有-1，那么所有参数的乘积就要和tensor中元素的总个数一致了，否则就会出现错误。
--------------------- 
作者：York1996 
来源：CSDN 
原文：https://blog.csdn.net/york1996/article/details/81949843 
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

标签：tensor,Tensor,torch,用法,PyTorch,参数,推断,view
来源： https://blog.csdn.net/c2a2o2/article/details/93971950

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。