tensor.view()

tenor.view()的作用说通俗点就是：该函数返回一个有相同数据但不同大小的 Tensor。通俗一点，就是改变矩阵维度。
简单的举个例子就知道了，view()的参数就是返回Tensor的维度。我们先初始化一个简单的Tensor变量：

import torchx = torch.tensor([[11,12,13,14],[21,22,23,24],[31,32,33,34],[41,42,43,44]])
print(x.size())
print(x)

⚪方法一：直接指定输出维度
通过直接在view()函数中直接指定输出Tensor维度。函数只是改变原来Tensor的维度，并不会改变值。

y = x.view(16)
print(y.size())
print(y)y1 = x.view(2,2,4)
print(y1.size())
print(y1)

⚪方法二：-1参数
view()维度函数的参数为-1时表示该维度取决于其它维度大小。

z = x.view(-1, 8)  # -1表示该维度取决于其它维度大小，即（4*4）/ 8
print(z.size())
print(z)z2 = x.view(-1)
print(z2.size())
print(z2)

tensor.permute()

tenor.view()的作用：将 Tensor 的维度换位置。

import torchx = torch.tensor([[11,12,13,14],[21,22,23,24],[31,32,33,34],[41,42,43,44]])
print(x.size())
print(x)j = x.permute(1,0)  #将第一维和第二维互换
print(j.size())
print(j)

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