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PyTorch中view的用法

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发表于 2019-12-2 21:18:16 | 显示全部楼层 |阅读模式
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()


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 楼主| 发表于 2019-12-2 21:18:27 | 显示全部楼层
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
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 楼主| 发表于 2019-12-2 21:18:30 | 显示全部楼层
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