**Pytorch 中view函数和reshape函数的区别*

Pytorch 中view函数和reshape函数的区别（我是一名大一刚学计算机的学生希望我的说法对你有帮助）
首先：要了解这个问题我们要先了解一个基本知识
张量的储存方式

跟据图片我们可以清楚的看到定义一个tensor 数据是由头信息区和存储区组成
学过C语言的同学都知道类似结构体中的指针变量指向储存区

有了上述的知识的铺垫我们开始讲veiw函数
这个函数的功能是改变函数的形状（但是其维度必定是原维度的子集）
我给你们举一个例子吧在次之前先讲一个知识点
我们都知道tensor可以创建一个矩阵如下图：

又因为：
在pytorch中tensor底层实现是C 所以使用的是行优先顺序
所以内存中的数据排列如下

现在我来讲view函数：
它可以返回一个值却不能改变数据排列
举个例子如果我们要转置一个矩阵为了保证连续性数据结构如下图所示

这里解释一下什么是连续性
你们可以想象一下，上图中的数据不能出现[0,8…]
这样的矩阵
如果我们想作到转置，我们要使用contiguous函数重新开一个空间来放置上述数据
但reshape函数可以轻松解决这个问题
因为reshape函数的本质我觉的就是view函数+contiguous函数
总结：
主要区别就是是否满足连续性
所以我们主要用reshape函数

**Pytorch 中view函数和reshape函数的区别*相关推荐

Pytorch中view()方法和resize()方法的区别
1.view() 通过tensor.view方法可以调整tensor的形状,但必须保证调整前后元素总数一致.view不会修改自身的数据,返回的新tensor与源tensor共享内存,即更改其中一个,另 ...
Numpy中的shape、reshape函数
shape函数可以了解数组的结构:reshape()函数改变数组的结构. 目录 1 shape()函数 2 reshape()函数 1 shape()函数读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取 ...
机器学习9:关于pytorch中的zero_grad（）函数
机器学习9:关于pytorch中的zero_grad()函数本文参考了博客Pytorch 为什么每一轮batch需要设置optimizer.zero_grad. 1.zero_grad()函数的应用 ...
Pytorch中的Conv1d()和Conv2d()函数
文章目录一.Pytorch中的Conv1d()函数二.Pytorch中的Conv2d()函数三.Pytorch中的MaxPool1d()函数四.pytorch中的MaxPool2d()函数参 ...
pytorch中的expand()和expand_as()函数--扩展张量中某维数据的尺寸
pytorch中的expand()和expand_as()函数 1.expand()函数: (1)函数功能: expand()函数的功能是用来扩展张量中某维数据的尺寸,它返回输入张量在某维扩展为更大尺 ...
Pytorch中什么时候调用forward()函数
Module类是nn模块里提供的一个模型构造类,是所有神经网络模块的基类,我们可以继承它来定义我们想要的模型.下面继承Module类构造本节开头提到的多层感知机.这里定义的MLP类重载了Module类 ...
PyTorch中的循环神经网络RNN函数及词嵌入函数介绍
一.pytroch中的RNN相关函数介绍 1.对于简单的RNN结构,有两种方式进行调用: 1.1 torch.nn.RNN():可以接收一个序列的输入,默认会传入全0的隐藏状态,也可以自己定义初始的隐 ...
Python | numpy库 | shape函数与reshape函数
shape:返回数据有多少行多少列. reshape():是与数组array有关的方法,用来重新组织数据下面代码案例可供参考一.shape:返回数据有几行几列 1.案例代码代码如下(示例): i ...
pytorch中的squeeze和unsqueeze函数的使用
应用场景:当我们进行深度学习使用Image函数导入图片时,默认它的维度为[C, H, W],此时根据模型的需要导入batch这一维度. 部分程序 # 导入要测试的图像(自己找的,不在数据集中),放在源 ...

**Pytorch 中view函数和reshape函数的区别*

**Pytorch 中view函数和reshape函数的区别*相关推荐

最新文章

热门文章