如何使用pytorch中的reshape功能

在 PyTorch 中，有两种方法可以使用 reshape 函数来更改张量的形状：

1. 使用 .view()方法：

导入 torch#创建大小为 (2, 3)x = torch.tensor([[1, 2 < /span>, 3], [4, 5 < /span>, 6]])# 使用view方法将张量的形状更改为(3, 2) y = x.view(3, 2)print(y)

输出：

张量([[1, 2], [3, 4 ], [5, 6]])

2. 使用 .reshape() 方法：

导入 火炬# 创建大小为 (2, 3) 的张量 x = torch.tensor([[1, < span class="hljs-number">2, 3], [4, < span class="hljs -number">5, 6]])# 使用reshape方法改变张量的形状为 ( 3, 2)y = x.reshape(3, 2)打印(y)

输出：

张量([[1, 2] , [3, 4], [5, 6]])

这两种方法都可以用来改变张量的形状，但是 . view()方法在某些情况下可能会返回共享存储的视图，而.reshape()方法总是返回一个没有共享存储的新张量。