Pytorch之view及view_as使用详解

时间:2021-05-22

view()函数是在torch.Tensor.view()下的一个函数,可以有tensor调用,也可以有variable调用。

其作用在于返回和原tensor数据个数相同,但size不同的tensor

【Numpy中的size是元素个数,但是在Pytorch中size等价为Numpy中的shape】

view函数的-1参数的作用在于基于另一参数,自动计算该维度的大小

很重要的一点

view函数只能由于contiguous的张量上,具体而言,就是在内存中连续存储的张量。

具体而言,可以参看

所以,当tensor之前调用了transpose, permute函数就会是tensor内存中变得不再连续,就不能调用view函数。

所以,应该提前做tensor.contiguous()的操作

view函数与Pytorch0.4中新增的reshape的区别

reshape函数调用是不依赖于tensor在内存中是不是连续的。

reshape ≈ tensor.contiguous().view

代码

import numpy as npimport torchfrom torch.autograd import Variable x = torch.Tensor(2,2,2)print(x) y = x.view(1,8)print(y) z = x.view(-1,4) # the size -1 is inferred from other dimensionsprint(z) t = x.view(8)print(t)

输出

tensor([[[1.3712e-14, 6.4069e+02], [4.3066e+21, 1.1824e+22]], [[4.3066e+21, 6.3828e+28], [3.8016e-39, 0.0000e+00]]])#x.view(1,8)生成的是[1,8]的张量tensor([[1.3712e-14, 6.4069e+02, 4.3066e+21, 1.1824e+22, 4.3066e+21, 6.3828e+28, 3.8016e-39, 0.0000e+00]])#x.view(-1,4)其中-1是在4下的另一个维度的大小,也就是8/4=2,所以生成的是[2,4]的张量tensor([[1.3712e-14, 6.4069e+02, 4.3066e+21, 1.1824e+22], [4.3066e+21, 6.3828e+28, 3.8016e-39, 0.0000e+00]])x.view(8)生成的是[8,]的张量,是个数组tensor([1.3712e-14, 6.4069e+02, 4.3066e+21, 1.1824e+22, 4.3066e+21, 6.3828e+28, 3.8016e-39, 0.0000e+00])

view_as

返回被视作与给定的tensor相同大小的原tensor。 等效于:

self.view(tensor.size())

具体用法为:

代码

a = torch.Tensor(2, 4)b = a.view_as(torch.Tensor(4, 2))print (b)

输出

tensor([[1.3712e-14, 6.4069e+02], [4.3066e+21, 1.1824e+22], [4.3066e+21, 6.3828e+28], [3.8016e-39, 0.0000e+00]])

以上这篇Pytorch之view及view_as使用详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。

相关文章