DDR爱好者之家

对pytorch中x = x.view(x.size(0), -1) 的理解说明
站长资源 2024/12/28 佚名
30 1538
DDR爱好者之家 Design By 杰米

在pytorch的CNN代码中经常会看到

x.view(x.size(0), -1)

首先，在pytorch中的view()函数就是用来改变tensor的形状的，例如将2行3列的tensor变为1行6列，其中-1表示会自适应的调整剩余的维度

a = torch.Tensor(2,3)
print(a)
# tensor([[0.0000, 0.0000, 0.0000],
#    [0.0000, 0.0000, 0.0000]])
 
print(a.view(1,-1))
# tensor([[0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]])

在CNN中卷积或者池化之后需要连接全连接层，所以需要把多维度的tensor展平成一维，x.view(x.size(0), -1)就实现的这个功能

def forward(self,x):
  x=self.pre(x)
  x=self.layer1(x)
  x=self.layer2(x)
  x=self.layer3(x)
  x=self.layer4(x)
    
  x=F.avg_pool2d(x,7)
  x=x.view(x.size(0),-1)
  return self.fc(x)

卷积或者池化之后的tensor的维度为(batchsize，channels，x，y)，其中x.size(0)指batchsize的值，最后通过x.view(x.size(0), -1)将tensor的结构转换为了(batchsize, channels*x*y)，即将（channels，x，y）拉直，然后就可以和fc层连接了

补充：pytorch中view的用法(重构张量)

view在pytorch中是用来改变张量的shape的，简单又好用。

pytorch中view的用法通常是直接在张量名后用.view调用，然后放入自己想要的shape。如

tensor_name.view(shape)

Example:

1. 直接用法：

 > x = torch.randn(4, 4)
 > x.size()
 torch.Size([4, 4])
 > y = x.view(16)
 > y.size()
 torch.Size([16])

2. 强调某一维度的尺寸：

> z = x.view(-1, 8) # the size -1 is inferred from other dimensions
> z.size()
torch.Size([2, 8])

3. 拉直张量：

(直接填-1表示拉直， 等价于tensor_name.flatten())

 > y = x.view(-1)
 > y.size()
 torch.Size([16])

4. 做维度变换时不改变内存排列

> a = torch.randn(1, 2, 3, 4)
> a.size()
torch.Size([1, 2, 3, 4])
> b = a.transpose(1, 2) # Swaps 2nd and 3rd dimension
> b.size()
torch.Size([1, 3, 2, 4])
> c = a.view(1, 3, 2, 4) # Does not change tensor layout in memory
> c.size()
torch.Size([1, 3, 2, 4])
> torch.equal(b, c)
False

注意最后的False，在张量b和c是不等价的。从这里我们可以看得出来，view函数如其名，只改变“看起来”的样子，不会改变张量在内存中的排列。

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。

DDR爱好者之家 Design By 杰米
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
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！
DDR爱好者之家 Design By 杰米
ddrfans.com DDR爱好者之家
8,675无损音乐
1,324高清电影
213破解软件
70,141收录资讯

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

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 南强小屋 黑松山资源网 白云城资源网
DDR爱好者之家 Design By 杰米