Pytorch重塑张量尺寸

神龙教

我有一个一维向量，它的维数是(5)我想把它重塑成二维矩阵(1,5)

下面是numpy代码

1. >>> import numpy as np
   
2. >>> a = np.array([1,2,3,4,5])
   
3. >>> a.shape
   
4. (5,)
   
5. >>> a = np.reshape(a, (1,5))
   
6. >>> a.shape
   
7. (1, 5)
   
8. >>> a
   
9. array([[1, 2, 3, 4, 5]])
   
10. >>>

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但是我怎么用Pytorch张量(和变量)来做呢。我不想切换回numpy并再次切换回Torch变量，因为它会丢失反向传播信息。
代码如下：

1. >>> import torch
   
2. >>> from torch.autograd import Variable
   
3. >>> a = torch.Tensor([1,2,3,4,5])
   
4. >>> a
   
5. 
   
6. 1
   
7. 2
   
8. 3
   
9. 4
   
10. 5
    
11. [torch.FloatTensor of size 5]
    
12. 
    
13. >>> a.size()
    
14. (5L,)
    
15. >>> a_var = variable(a)
    
16. >>> a_var = Variable(a)
    
17. >>> a_var.size()
    
18. (5L,)
    
19. .....do some calculation in forward function
    
20. >>> a_var.size()
    
21. (5L,)

复制代码

现在我想让它的大小为(1,5)。如何在不丢失梯度信息的情况下，在变量中调整或重塑pytorch张量的大小

爱心觉罗

你可以使用a.view(1,5)

1. a.view(1,5)
   
2. Out:
   
3. 
   
4. 1  2  3  4  5
   
5. [torch.FloatTensor of size 1x5]

复制代码