pytorch中view()和flatten

直接说结论，view()和flatten都是和输入共享内存的，flatten的好处是不用输入形状参数，直接指定维度，在这之后的都被拉平。view则是更加灵活
示验证代码：

import torcht = torch.tensor([[[1, 2],[3, 4]],[[5, 6],[7, 8]]])
# ---flatten用法----
print('flatten1')
print(torch.flatten(t))
print('flatten3')
print(torch.flatten(t, start_dim=1))# ---证明内存共享----
b = torch.flatten(t)
b[1] += 1
print('ori')
print(t)
print('change after flatten')
print(b)t = torch.tensor([[[1, 2],[3, 4]],[[5, 6],[7, 8]]])
# ---flatten and view 的对比----
print('view')
s1, s2, s3 = t.size()
print(t.view(s1 * s2 * s3))
print('flatten')
print(torch.flatten(t))# ---内存共享----
b = t.view(s1 * s2 * s3)
b[1] += 1
print('ori')
print(t)
print('change after view')
print(b)

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