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reshape 和 view 都是用于改变张量#xff08;tensor#xff09;形状的方法#xff0c;但它们在实现方式和使用上有一些区别。下面是它们之间的主要区别#xff1a; 实现方式#xff1a; reshap… 在 PyTorch一个流行的深度学习框架中
reshape 和 view 都是用于改变张量tensor形状的方法但它们在实现方式和使用上有一些区别。下面是它们之间的主要区别 实现方式 reshape: reshape 方法创建一个新的张量其元素与原始张量共享内存空间。这意味着改变形状后原始张量和新的张量将共享相同的数据存储所以在一个张量上的修改会影响到另一个张量。view: view 方法并不会创建一个新的张量而是返回一个与原始张量共享数据存储的新视图view。如果原始张量和新的视图张量上的元素被修改它们会互相影响因为它们共享相同的数据。 支持条件 reshape: 可以用于任意形状的变换但需要确保变换前后元素总数保持一致否则会抛出错误。view: 只能用于支持大小相同的变换也就是变换前后元素总数必须保持不变。这是因为 view 并不改变数据的存储所以必须保持数据总量不变否则会抛出错误。 内存连续性 reshape: 不保证新张量在内存中的连续性即可能导致新张量的元素在内存中的存储顺序与原始张量不同。view: 如果原始张量在内存中是连续存储的那么新视图张量也会保持连续性否则会返回一个不连续的张量。 是否支持自动计算维度 reshape: 可以通过将某个维度指定为-1让 PyTorch 自动计算该维度的大小。view: 不支持将维度指定为-1需要手动计算新视图张量的大小。当对不连续的张量进行形状变换时PyTorch 会自动将其复制为连续的张量这可能会导致额外的内存开销。为了避免这种情况你可以使用 contiguous() 方法将张量变为连续的。例如x.contiguous().view(3, 4)。import torch# 原始张量
x torch.arange(12)# 使用 reshape
x_reshaped x.reshape(3, 4) # 创建一个新的形状为(3, 4)的张量
x_reshaped[0, 0] 100 # 修改新张量的元素会影响到原始张量
print(x) # 输出 tensor([100, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])
print(x_reshaped) # 输出 tensor([[100, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]])# 使用 view
x_viewed x.view(3, 4) # 创建一个新的形状为(3, 4)的张量视图
x_viewed[0, 1] 200 # 修改视图张量的元素会影响到原始张量
print(x) # 输出 tensor([100, 200, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])
print(x_viewed) # 输出 tensor([[100, 200, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]])# 使用 view 自动计算维度大小
x_auto_viewed x.view(3, -1) # 可以将某个维度指定为-1让 PyTorch 自动计算大小
print(x_auto_viewed) # 输出 tensor([[100, 200, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]])# 由于 x_auto_viewed 是连续的所以修改它也会影响原始张量 x
x_auto_viewed[2, 2] 300
print(x) # 输出 tensor([100, 200, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 300, 11])
