相当于numpy中resize()的功能,但是用法可能不太一样。
我的理解是:
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.]])
再看一个例子:
a=torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]]) print(a.view(3,2))
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
pytorch中x.view()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。
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
- 小骆驼-《草原狼2(蓝光CD)》[原抓WAV+CUE]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[320K/MP3][105.02MB]
- 群星《欢迎来到我身边 电影原声专辑》[FLAC/分轨][480.9MB]
- 雷婷《梦里蓝天HQⅡ》 2023头版限量编号低速原抓[WAV+CUE][463M]
- 群星《2024好听新歌42》AI调整音效【WAV分轨】
- 王思雨-《思念陪着鸿雁飞》WAV
- 王思雨《喜马拉雅HQ》头版限量编号[WAV+CUE]
- 李健《无时无刻》[WAV+CUE][590M]
- 陈奕迅《酝酿》[WAV分轨][502M]
- 卓依婷《化蝶》2CD[WAV+CUE][1.1G]
- 群星《吉他王(黑胶CD)》[WAV+CUE]
- 齐秦《穿乐(穿越)》[WAV+CUE]
- 发烧珍品《数位CD音响测试-动向效果(九)》【WAV+CUE】
- 邝美云《邝美云精装歌集》[DSF][1.6G]
- 吕方《爱一回伤一回》[WAV+CUE][454M]