脚本之家 服务器常用软件
快捷导航
您的位置：首页 → 脚本专栏 → python → Pytorch view,view_as用法

Pytorch之view及view_as使用详解

 更新时间：2019年12月31日 09:56:41   作者：啧啧啧biubiu  
今天小编就为大家分享一篇Pytorch之view及view_as使用详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

view()函数是在torch.Tensor.view()下的一个函数，可以有tensor调用，也可以有variable调用。

其作用在于返回和原tensor数据个数相同，但size不同的tensor

【Numpy中的size是元素个数，但是在Pytorch中size等价为Numpy中的shape】

view函数的-1参数的作用在于基于另一参数，自动计算该维度的大小

很重要的一点

view函数只能由于contiguous的张量上，具体而言，就是在内存中连续存储的张量。

具体而言，可以参看 https://www.jb51.net/article/177564.htm

所以，当tensor之前调用了transpose, permute函数就会是tensor内存中变得不再连续，就不能调用view函数。

所以，应该提前做tensor.contiguous()的操作

view函数与Pytorch0.4中新增的reshape的区别

reshape函数调用是不依赖于tensor在内存中是不是连续的。

即

reshape ≈ tensor.contiguous().view

代码

import numpy as np
import torch
from torch.autograd import Variable
 
x = torch.Tensor(2,2,2)
print(x)
 
y = x.view(1,8)
print(y)
 
z = x.view(-1,4) # the size -1 is inferred from other dimensions
print(z)
 
t = x.view(8)
print(t)

输出

tensor([[[1.3712e-14, 6.4069e+02],
   [4.3066e+21, 1.1824e+22]],

  [[4.3066e+21, 6.3828e+28],
   [3.8016e-39, 0.0000e+00]]])

#x.view(1,8)生成的是[1,8]的张量
tensor([[1.3712e-14, 6.4069e+02, 4.3066e+21, 1.1824e+22, 4.3066e+21, 6.3828e+28,
   3.8016e-39, 0.0000e+00]])

#x.view(-1,4)其中-1是在4下的另一个维度的大小，也就是8/4=2，所以生成的是[2,4]的张量
tensor([[1.3712e-14, 6.4069e+02, 4.3066e+21, 1.1824e+22],
  [4.3066e+21, 6.3828e+28, 3.8016e-39, 0.0000e+00]])

x.view(8)生成的是[8,]的张量，是个数组
tensor([1.3712e-14, 6.4069e+02, 4.3066e+21, 1.1824e+22, 4.3066e+21, 6.3828e+28,
  3.8016e-39, 0.0000e+00])

view_as

返回被视作与给定的tensor相同大小的原tensor。 等效于：

self.view(tensor.size())

具体用法为：

代码

a = torch.Tensor(2, 4)
b = a.view_as(torch.Tensor(4, 2))
print (b)

输出

tensor([[1.3712e-14, 6.4069e+02],
  [4.3066e+21, 1.1824e+22],
  [4.3066e+21, 6.3828e+28],
  [3.8016e-39, 0.0000e+00]])

以上这篇Pytorch之view及view_as使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

您可能感兴趣的文章:

相关文章

  • Python采用Django开发自己的博客系统

    Python采用Django开发自己的博客系统

    这篇文章主要为大家详细介绍了Python采用Django开发自己的博客系统，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2016-08-08
  • Sentry的安装、配置、使用教程(Sentry日志手机系统)

    Sentry的安装、配置、使用教程(Sentry日志手机系统)

    Sentry 是一个实时事件日志记录和聚合平台，由于ExceptionLess官方提供的客户端只有.Net/.NetCore平台和js的，本文继续介绍另一个日志收集系统Sentry，感兴趣的朋友一起看看吧
    2022-07-07
  • python和mysql交互操作实例详解【基于pymysql库】

    python和mysql交互操作实例详解【基于pymysql库】

    这篇文章主要介绍了python和mysql交互操作,结合实例形式详细分析了Python基于pymysql库实现mysql数据库的连接、增删改查等各种常见操作技巧,需要的朋友可以参考下
    2019-06-06
  • Python爬虫使用bs4方法实现数据解析

    Python爬虫使用bs4方法实现数据解析

    这篇文章主要介绍了Python爬虫使用bs4方法实现数据解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-08-08
  • python 爬虫爬取京东ps4售卖情况

    python 爬虫爬取京东ps4售卖情况

    这篇文章主要介绍了python 如何用爬虫爬取京东ps4售卖情况，帮助大家更好的利用python爬取自己想要的数据，感兴趣的朋友可以了解下
    2020-12-12
  • Python手写回归树的实现

    Python手写回归树的实现

    本文主要介绍了Python手写回归树的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2022-06-06
  • Python之np.where()如何替换缺失值

    Python之np.where()如何替换缺失值

    这篇文章主要介绍了Python中的np.where()如何替换缺失值问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2024-02-02
  • python3使用tkinter实现ui界面简单实例

    python3使用tkinter实现ui界面简单实例

    使用tkinter创建一个小窗口，布置2个按钮，一个btn关闭窗口，另一个btn用于切换执行传入的2个函数，简单的小代码，大家参考使用吧
    2014-01-01
  • 5个很好的Python面试题问题答案及分析

    5个很好的Python面试题问题答案及分析

    这篇文章主要介绍了5个很好的Python面试题问题答案及分析，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2018-01-01
  • python一行输入多值的实现详解

    python一行输入多值的实现详解

    开发人员通常想要用户在一行中输入多个值或者输入。在python中有两种方式让用户在一行中输入多个值或者输入，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2022-09-09

最新评论