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，另外一个也会跟着改变。在实际应用中可能经常需要添加或减少某一维度，这时squeeze和unsqueeze两个函数就派上用场。

import torch as t
a = t.arange(0, 6)
a.view(2, 3)#输出：
0 1 2
3 4 5b = a.vew(-1, 3)#输出：
0 1 2
3 4 5b.unsqueeze(1)  # 注意形状，在第一维（下标从0开始）上增加“1”#输出：
(0,.,.) = 0 1 2
(1,.,.) = 3 4 5
[torch.FloatTensor of size 2*1*3]a[1] = 100#输出：
0 100 2
3   4 5

2、resize()

resize是另一种可以调整size的方法，但与view不同，它可以修改tensor的尺寸。如果新的尺寸超过原来的尺寸，会自动分配新的内存空间，而如果新的尺寸小于原尺寸，则之前的数据依旧会被保存。

b.resize_(1, 3)# 输出：
0 100 2b.resize_(3, 3)# 输出：
0.0000 100.0000 2.0000
3.0000   4.0000 5.0000
0.0000   0.0000 0.0000

参考资料：《深度学习框架——pytorch入门与实践》

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Pytorch中view()方法和resize()方法的区别

1、view()

2、resize()

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