pytorch中reshape函数怎么使用

在PyTorch中，有两种方法可以使用reshape函数来改变张量的形状：

1. 使用.view()方法：

import torch  # 创建一个大小为(2, 3)的张量 x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 使用view方法将张量的形状改变为(3, 2) y = x.view(3, 2)  print(y) 

输出:

tensor([[1, 2],         [3, 4],         [5, 6]]) 

2. 使用.reshape()方法：

import torch  # 创建一个大小为(2, 3)的张量 x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 使用reshape方法将张量的形状改变为(3, 2) y = x.reshape(3, 2)  print(y) 

输出:

tensor([[1, 2],         [3, 4],         [5, 6]]) 

这两种方法都可以用来改变张量的形状，但.view()方法在某些情况下可能会返回一个共享存储的视图，而.reshape()方法总是返回一个不共享存储的新张量。