蓝易云 - Pytorch 基础:Tensor 的 reshape 方法
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在深度学习的世界里,数据的形状和结构是至关重要的。PyTorch,作为一个广泛使用的深度学习框架,提供了一种强大且灵活的数据结构——Tensor。Tensor 可以被视为多维数组或矩阵,并提供了一系列操作以便于进行科学计算。其中一个最常用且重要的操作就是 reshape。
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在 PyTorch 中,reshape 方法用于改变 Tensor 对象中元素排列方式或者说形状(shape)。这个方法返回一个新 tensor,并保持原始 tensor 中元素值不变。
假设我们有一个 3x4 大小(即有 12 个元素) 的 tensor A:
输出:
我们可以使用 reshape
方法将其改变为其他形状,例如 2x6 大小:
输出:
你会发现 B 仍然包含与 A 相同数量和值得元素(从 0 到 11),但它们被重新排列成了新 shape (2x6) 的数组。
需要注意,在使用 reshape 方法时,新的形状必须与原始 tensor 的元素数量相匹配。也就是说,新形状的维度乘积必须等于原始 tensor 中元素数量。在上述例子中,A tensor 有 12 个元素,所以我们可以将其 reshape 为 2x6(2*6=12)或者其他任何维度乘积为 12 的形状。
另外一个值得注意点是:reshape
方法返回一个新 tensor,并不会改变原始 tensor。如果你想改变原来 Tensor 本身,则可以使用 resize_()函数。
输出:
在这个例子中, A tensor 本身就被修改了。
总结一下,在 PyTorch 中处理数据时,“塑型大师”—— reshape 方法是我们常用且强大工具之一。它能够帮助我们灵活地调整数据结构以适应各种模型和算法需求,并且操作简单易懂。
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