总之，两者都是用来重塑tensor的shape的。view只适合对满足连续性条件（contiguous）的tensor进行操作，而reshape同时还可以对不满足连续性条件的tensor进行操作，具有更好的鲁棒性。view能干的reshape都能干，如果view不能干就可以用reshape来处理。别看目录挺多，但内容很细呀~其实原理并不难啦~我们开始吧~（2021.03.30更新：感谢评论区提出该
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2023-10-20 10:41:36
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# PyTorch Reshape的顺序：新手指南
在机器学习和深度学习的任务中，数据的形状（shape）常常需要调整。这是因为不同的模型或操作对输入数据有特定的形状要求。在本文中，我们将深入探讨如何在PyTorch中实现数据重塑（reshape），并通过一个详细的步骤流程指导新手入门。
## 1. 流程概述
在实现`reshape`的过程中，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
# PyTorch 中如何重塑张量的维度顺序
在使用 PyTorch 进行深度学习模型的训练和推理时，我们经常需要对张量进行各种形式的操作，其中一个重要的操作就是重塑张量的维度顺序（reshape）。本篇文章将详细介绍如何在 PyTorch 中实现这一操作，并通过具体的代码示例来解决一个实际问题。
## 什么是张量维度重塑
在深度学习中，数据通常以张量的形式进行处理。张量的形状（Shape）
原创
2024-09-30 04:38:25
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1. N维数组① 机器学习用的最多的是N维数组，N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。 2. 创建数组① 创建数组需要：形状、数据类型、元素值。 3. 访问元素① 可以根据切片，或者间隔步长访问元素。② [::3,::2]是每隔3行、2列访问 4. 张量数据操作4.1 导入torch库① 虽然库为PyTorch库，但应该导入torch，而不是pytorch。im
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2024-01-11 20:11:44
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前言如果没有时间看下去，这里直接告诉你结论：两者都是用来重塑tensor的shape的。view只适合对满足连续性条件（contiguous）的tensor进行操作，并且该操作不会开辟新的内存空间，只是产生了对原存储空间的一个新别称和引用，返回值是视图。reshape对适合对满足连续性条件（contiguous）的tensor进行操作返回值是视图，否则返回副本(此时等价于先调用contiguous
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2023-11-10 10:40:37
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## pytorch学习(4)
### 维度变换
- view & reshape
- squeeze & unsqueeze
- transpose & permute
- expand & repeat
- contiguous
#### view & reshape> view() 与 reshape() 的区别- view() 只适用于满足
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2023-09-04 15:40:07
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在深度学习实践中，`PyTorch` 是一个备受欢迎的框架，提供了丰富的功能来处理张量以及深度学习模型的构建。在处理数据时，`reshape` 操作非常常见，尤其是在准备数据以供训练和推理时。本文将深入探讨如何解决 PyTorch 中的 `reshape` 问题，并提供一系列的指导和示例。
### 协议背景
在深度学习中，张量的形状（shape）经常需要改变，以适应特定的模型结构或者数据输入要
在这篇博文中，我们将探讨在 PyTorch 中使用 `reshape` 和 `view` 函数时可能遇到的一些问题。这两个函数都可以用来改变张量的形状，但它们之间有一些关键的区别。在这里，我们会逐步解决“pytorch的reshape和viewdequbie”类型的问题，同时提供一些调试和优化的建议。
### 背景定位
在使用 PyTorch 处理数据时，张量的形状常常需要调整。`reshap
view>>> import torch>>> a = torch.randn(10, 480, 640, 3)>>> b=a.view([480,10,640,3])>>> b.size()(480L, 10L, 640L, 3L)
原创
2022-07-19 11:49:22
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Pytorch reshape，view与张量连续性 文章目录Pytorch reshape，view与张量连续性reshapeview对比 reshapereshape操作是在PyTorch中用来改变张量形状的一种方法，但在使用时需要确保张量是连续的（即内存中的数据是连续排列的）。如果张量在内存中是非连续的，直接使用reshape可能会得到错误的结果或者运行时错误。在PyTorch中，一个张量的
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2024-06-05 20:30:46
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a1=torch.arange(12)b1=a1.reshape(2,6)c1=a1.view(3,4)print(a1.storage().data_ptr())print(b1.storage().data_ptr())print(c1.storage().data_ptr())print(id(a1))print(
原创
2023-01-17 02:09:12
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全卷积网络FCN(Fully Convolutional Networks)是CV中语义分割任务的开山之作。FCN网络在PASCAL VOC(2012)数据集上获得了62.2%的mIoU。论文全名《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》，发布于2015年CVPR。 图1 FCN网络结构
全卷积网络FCNFCN亮点之一
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2024-10-25 13:26:31
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本文讲解了pytorch中contiguous的含义、定义、实现，以及contiguous存在的原因，非contiguous时的解决办法。并对比了numpy中的contiguous。contiguous 本身是形容词，表示连续的，关于 contiguous，PyTorch 提供了is_contiguous、contiguous(形容词动用)两个方法 ，分别用于判定Tensor是否是 contigu
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2024-07-24 12:16:36
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1.形状变换中长勇的函数是reshape和view，那么这两个函数的使用有什么不同呢首先说相同之处：都可以将张量的形状进行变换，便于我们在不同的模块中进行使用然后说明不同之处：view是要求张量的物理存储是连续的，如果不是连续的则会报错，当然z如果想要继续使用该函数，需要使用contiguous()函数进行转换——这时的作用就可以等价于reshape a = torch.arange(9).res
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2023-12-29 12:01:04
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# PyTorch Reshape的变换规律
在使用PyTorch进行深度学习时，数据的形状（即张量的维度）是一个非常重要的概念。合理的张量形状可以有效提高模型的表现和训练效率。本文将介绍如何利用PyTorch的`reshape`方法进行张量变换，并分享其相关的变换规律。
## 流程概述
为方便理解，我们可以将PyTorch的reshape流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作
一、概要1. 两者相同之处view()和reshape()在pytorch中都可以用来重新调整tensor的形状。2. 两者不同之处1). view()产生的tensor总是和原来的tensor共享一份相同的数据，而reshape()在新形状满足一定条件时会共享相同一份数据，否则会复制一份新的数据。2). 两者对于原始tensor的连续性要求不同。reshape()不管tensor是否是连续的，都
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2023-12-21 02:32:14
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介绍在使用Pytorch时，我们经常需要对一些tensor进行形状的改变以满足神经网络对输入数据的维度要求，我们最常用的两种方式就是.view() 以及 .reshape(), 除此之外，还有一种方法是.resize_(), 这种方法不仅可以改变数据的形状，同时还可以做到数据的部分截取。在这篇博文中，我会将前两种方式，即.view()和.reshape()，作为主要的介绍对象。1.view()我们
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2023-10-07 23:15:41
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# 使用PyTorch进行张量维度合并的指南
在机器学习和深度学习领域，使用张量（tensor）是非常常见的。尤其在使用PyTorch时，由于其灵活性，我们常常需要对张量进行形状的调整（reshape），包括合并多个维度。在本文中，我们将一步一步地引导一位刚入行的小白通过 PyTorch 来合并张量的两个维度。我们会用表格总结步骤，并一一解释每一步的代码。
## 实现流程概述
在开始之前，我
在处理图像数据的时候总会遇到输入图像的维数不符合的情况，此时tensorflow中reshape()就很好的解决了这个问题。 更为详细的可以参考官方文档说明： numpy.reshapereshape()的括号中所包含的参数有哪些呢？常见的写法有tf.reshape((28,28)):tf.reshape(tensor,shape,name=None)1函数的作用是将tensor变换为参数shap...
原创
2021-07-29 09:39:26
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在处理图像数据的时候总会遇到输入图像的维数不符合的情况，此时tensorflow中reshape()就很好的解决了这个问题。 更为详细的可以参考官方文档说
原创
2022-02-13 13:34:11
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