pytorch的一些函数

1.tensor的view函数：

view(*args) → Tensor

返回一个有相同数据但大小不同的tensor。返回的tensor必须有与原tensor相同的数据和相同数目的元素，但可以有不同的大小。一个tensor必须是连续的contiguous()才能被查看。

>>> x = torch.randn(4, 4)
>>> x.size()
torch.Size([4, 4])
>>> y = x.view(16)
>>> y.size()
torch.Size([16])
>>> z = x.view(-1, 8)  # the size -1 is inferred from other dimensions
>>> z.size()
torch.Size([2, 8])

其实就是类似caffe的reshape函数

2.sequential函数：

class torch.nn.Sequential(* args)

一个时序容器。Modules 会以他们传入的顺序被添加到容器中。当然，也可以传入一个OrderedDict。

为了更容易的理解如何使用Sequential, 下面给出了一个例子:

# Example of using Sequential

model = nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),nn.ReLU())
# Example of using Sequential with OrderedDict
model = nn.Sequential(OrderedDict([('conv1', nn.Conv2d(1,20,5)),('relu1', nn.ReLU()),('conv2', nn.Conv2d(20,64,5)),('relu2', nn.ReLU())]))

也就是模块搭建的顺序

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pytorch的一些函数

view(*args) → Tensor

class torch.nn.Sequential(* args)

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