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法律如何调整 PyTorch 中的张量的尺寸？
要调整 PyTorch 张量的尺寸，我们使用.view()方法。我们可以增加或减少张量的维度，但我们必须确保张量中元素的总数在调整前和调整后相等。
步骤
导入所需的库。在以下所有 Python 示例中，必需的 Python 库都是torch。确保你已经安装了它。
创建一个 PyTorch 张量并打印它。
使用.view()调整上述创建的张量，并将值分配给一个变量。.view()不会调整原始张量；它只提供一个具有新尺寸的视图，就像它的名称所暗示的那样。
最后，在调整后打印张量。
示例 1
# Python program to resize a tensor in PyTorch
# Import the library
import torch
# Create a tensor
T = torch.Tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(T)
# Resize T to 2x3
x = T.view(2,3)
print("Tensor after resize:\n",x)
# Other way to resize T to 2x3
x = T.view(-1,3)
print("Tensor after resize:\n",x)
# Other way resize T to 2x3
x = T.view(2,-1)
print("Tensor after resize:\n",x)输出
当你运行上述 Python 3 代码时，它将生成以下输出
tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.]) Tensor after resize: tensor([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) Tensor after resize: tensor([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]) Tensor after resize: tensor([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])
示例 2
# Import the library
import torch
# Create a tensor shape 4x3
T = torch.Tensor([[1,2,3],[2,1,3],[2,3,5],[5,6,4]])
print(T)
# Resize T to 3x4
x = T.view(-1,4)
print("Tensor after resize:\n",x)
# Other way to esize T to 3x4
x = T.view(3,-1)
print("Tensor after resize:\n",x)
# Resize T to 2x6
x = T.view(2,-1)
print("Tensor after resize:\n",x)输出
当你运行上述 Python 3 代码时，它将生成以下输出
tensor([[1., 2., 3.], [2., 1., 3.], [2., 3., 5.], [5., 6., 4.]]) Tensor after resize: tensor([[1., 2., 3., 2.], [1., 3., 2., 3.], [5., 5., 6., 4.]]) Tensor after resize: tensor([[1., 2., 3., 2.], [1., 3., 2., 3.], [5., 5., 6., 4.]]) Tensor after resize: tensor([[1., 2., 3., 2., 1., 3.], [2., 3., 5., 5., 6., 4.]])
更新于： 2021 年 11 月 6 日
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