PyTorch中view()与 reshape()的区别详析

PyTorch中view()与reshape()的区别详析

在PyTorch中，tensor可以使用两种方法来改变其形状：view()和reshape()。这两种方法的作用是相当类似的，但是它们在实现上有一些细微的区别。本文将详细讲解这两种操作的区别。

view()

view()方法是PyTorch中的一种基础操作，用于调整tensor的形状。它返回一个新的tensor，其数据与原始tensor相同，但具有新的形状。与原始tensor共享存储空间，因此在新的tensor上的任何操作都会影响原始tensor。

下面是一个使用view()方法改变tensor形状的示例：

import torch

# 创建一个形状为(2, 3, 4)的tensor
x = torch.randn(2, 3, 4)

# 使用view()方法将其形状改变为(6, 4)
y = x.view(6, 4)

print(x.shape) # 输出torch.Size([2, 3, 4])
print(y.shape) # 输出torch.Size([6, 4])

在上面的代码中，我们使用view()方法将形状为(2, 3, 4)的tensor x 转换为形状为(6, 4)的新tensor y。

reshape()

reshape()方法也用于调整tensor的形状，与view()方法类似，但是在实现上有一个重要的区别：reshape()方法返回一个新的tensor，其数据与原始tensor相同，但是可能与原始tensor共享存储空间，具体取决于实现。

下面是一个使用reshape()方法改变tensor形状的示例：

import torch

# 创建一个形状为(2, 3, 4)的tensor
x = torch.randn(2, 3, 4)

# 使用reshape()方法将其形状改变为(6, 4)
y = x.reshape(6, 4)

print(x.shape) # 输出torch.Size([2, 3, 4])
print(y.shape) # 输出torch.Size([6, 4])

在上面的代码中，我们使用reshape()方法将形状为(2, 3, 4)的tensor x 转换为形状为(6, 4)的新tensor y。

区别

view()和reshape()的区别在于它们对于共享存储空间的处理方式。view()方法对共享存储空间的处理比较严格，必须要满足两个条件：新的tensor的大小必须与原始tensor大小相同，且新的tensor的步幅(stride)必须与原始tensor步幅相同，否则将会抛出一个错误。相反，reshape()方法更加灵活，可以处理整个形状大小的变化。

下面是一个使用view()方法会抛出错误的示例：

import torch

# 创建一个形状为(2, 3, 4)的tensor
x = torch.randn(2, 3, 4)

# 使用view()方法将其形状改变为(6, 5)，会抛出一个错误
y = x.view(6, 5)

在上面的代码中，我们尝试使用view()方法将形状为(2, 3, 4)的tensor x 转换为一个形状为(6, 5)的新tensor，但由于新的tensor大小与原始tensor大小不同，所以会抛出一个错误。

下面是一个使用reshape()方法可以处理大小变化的示例：

import torch

# 创建一个形状为(2, 3, 4)的tensor
x = torch.randn(2, 3, 4)

# 使用reshape()方法将其形状改变为(6, 5)
y = x.reshape(6, 5)

print(x.shape) # 输出torch.Size([2, 3, 4])
print(y.shape) # 输出torch.Size([6, 5])

在上面的代码中，我们使用reshape()方法将形状为(2, 3, 4)的tensor x 转换为一个形状为(6, 5)的新tensor。

总结

PyTorch中的view()和reshape()方法都用于将tensor的形状调整为新的形状。view()方法返回一个新的tensor，其中数据与原始tensor相同，但具有新的形状，并且对共享存储空间进行严格的处理；reshape()方法也返回一个新的tensor，其中数据与原始tensor相同，但是对共享存储空间的处理比较灵活，可以处理整个形状大小的变化。在使用这两种方法时，需要根据需要选择不同的方法。