1、问题描述

在构建神经网络的时候，经常会用到x.view()函数，实际上view（）类似于reshape（）的用法，将张量重新规划格式，本文将简单介绍这个函数的用法。

2、代码实例

import torcha = torch.arange(1,17)
print(a)a = a.view(-1,4)
print(a)

这里view的第一个参数有时会是-1，-1代表不确定，行数将由张量的长度除以列数决定，也就是说

a.view(-1,4) == a.view(4,4)
a.view(-1,8) == a.view(2,8)

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x.view(-1,4)

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