时间:2021-05-22
相当于numpy中resize()的功能,但是用法可能不太一样。
把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据(这里应该是因为要求地址是连续存储的),然后按照参数组合成其他维度的tensor。
比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2,3,4,5,6],因为它们排成一维向量都是6个元素,所以只要view后面的参数一致,得到的结果都是一样的。
比如,
a=torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]])b=torch.Tensor([1,2,3,4,5,6])print(a.view(1,6))print(b.view(1,6))得到的结果都是
tensor([[1., 2., 3., 4., 5., 6.]])将会得到:
tensor([[1., 2.], [3., 4.], [5., 6.]])相当于就是从1,2,3,4,5,6顺序的拿数组来填充需要的形状。但是如果您想得到如下的结果:
tensor([[1., 4.], [2., 5.], [3., 6.]])就需要使用另一个函数了:permute()。用法参见我的另一篇博客:PyTorch中permute的用法
另外,参数不可为空。参数中的-1就代表这个位置由其他位置的数字来推断,只要在不致歧义的情况的下,view参数就可以推断出来,也就是人可以推断出形状的情况下,view函数也可以推断出来。
比如a tensor的数据个数是6个,如果view(1,-1),我们就可以根据tensor的元素个数推断出-1代表6。
而如果是view(-1,-1,2),人不知道怎么推断,机器也不知道。
还有一种情况是人可以推断出来,但是机器推断不出来的:view(-1,-1,6),人可以知道-1都代表1,但是机器不允许同时有两个负1。
如果没有-1,那么所有参数的乘积就要和tensor中元素的总个数一致了,否则就会出现错误。
补充:pytorch中x.view()和permute用法
在pytorch中经常会看到x.view(),它表示将Tensor的维度转变为view指定的维度,有点类似于resize函数
b=torch.Tensor([[[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]])print(b.size())(1, 2, 3, 3)print(b.view(b.size(0),-1))tensor([[1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.]])print(b.view(b.size(0),-1).size())(1, 18)b.size(0)表示b中0维度==1,-1是按照原数据自动分配的列数。
a=torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]])print(a.size())(1, 2, 3)print(a.view(6,-1))tensor([[1.],[2.],[3.],[4.],[5.],[6.]])print(a.view(6,-1).size())(6, 1)将a转变成6行1列
print(a.view(-1,6).size())(1, 6)或者将a转变成1行6列
在程序里还经常见到view函数后面跟着permute()函数,这个函数是做维度换位的
print(a.view(-1,6).permute(1,0))tensor([[1.],[2.],[3.],[4.],[5.],[6.]])print(a.view(-1,6).permute(1,0).size())(6, 1)加了permute,a就由(1,6)变成(6,1)了。
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
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