对pytorch中x = x.view(x.size(0), -1) 的理解说明

在pytorch的CNN代码中经常会看到

x.view(x.size(0), -1)

首先，在pytorch中的view()函数就是用来改变tensor的形状的，例如将2行3列的tensor变为1行6列，其中-1表示会自适应的调整剩余的维度

a = torch.Tensor(2,3)
print(a)
# tensor([[0.0000, 0.0000, 0.0000],
#    [0.0000, 0.0000, 0.0000]])

print(a.view(1,-1))
# tensor([[0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]])

在CNN中卷积或者池化之后需要连接全连接层，所以需要把多维度的tensor展平成一维，x.view(x.size(0), -1)就实现的这个功能

def forward(self,x):
  x=self.pre(x)
  x=self.layer1(x)
  x=self.layer2(x)
  x=self.layer3(x)
  x=self.layer4(x)

  x=F.avg_pool2d(x,7)
  x=x.view(x.size(0),-1)
  return self.fc(x)

卷积或者池化之后的tensor的维度为(batchsize，channels，x，y)，其中x.size(0)指batchsize的值，最后通过x.view(x.size(0), -1)将tensor的结构转换为了(batchsize, channels*x*y)，即将（channels，x，y）拉直，然后就可以和fc层连接了

补充：pytorch中view的用法(重构张量)

view在pytorch中是用来改变张量的shape的，简单又好用。

pytorch中view的用法通常是直接在张量名后用.view调用，然后放入自己想要的shape。如

tensor_name.view(shape)

Example:

1. 直接用法：

 >>> x = torch.randn(4, 4)
 >>> x.size()
 torch.Size([4, 4])
 >>> y = x.view(16)
 >>> y.size()
 torch.Size([16])

2. 强调某一维度的尺寸：

>>> z = x.view(-1, 8) # the size -1 is inferred from other dimensions
>>> z.size()
torch.Size([2, 8])

3. 拉直张量：

(直接填-1表示拉直， 等价于tensor_name.flatten())

 >>> y = x.view(-1)
 >>> y.size()
 torch.Size([16])

4. 做维度变换时不改变内存排列

>>> a = torch.randn(1, 2, 3, 4)
>>> a.size()
torch.Size([1, 2, 3, 4])
>>> b = a.transpose(1, 2) # Swaps 2nd and 3rd dimension
>>> b.size()
torch.Size([1, 3, 2, 4])
>>> c = a.view(1, 3, 2, 4) # Does not change tensor layout in memory
>>> c.size()
torch.Size([1, 3, 2, 4])
>>> torch.equal(b, c)
False

注意最后的False，在张量b和c是不等价的。从这里我们可以看得出来，view函数如其名，只改变“看起来”的样子，不会改变张量在内存中的排列。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

赞 (0)

相关推荐

  • 基于PyTorch中view的用法说明

    相当于numpy中resize()的功能,但是用法可能不太一样. 我的理解是: 把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据(这里应该是因为要求地址是连续存储的),然后按照参数组合成其他维度的tensor. 比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2,3,4,5,6],因为它们排成一维向量都是6个元素,所以只要view后面的参数一致,得到的结果都是一样的. 比如, a=torch.Tensor([[[1,2,3],[4,5,6]]]) b=tor

  • Pytorch之view及view_as使用详解

    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 htt

  • pytorch中torch.max和Tensor.view函数用法详解

    torch.max() 1. torch.max()简单来说是返回一个tensor中的最大值. 例如: >>> si=torch.randn(4,5) >>> print(si) tensor([[ 1.1659, -1.5195, 0.0455, 1.7610, -0.2064], [-0.3443, 2.0483, 0.6303, 0.9475, 0.4364], [-1.5268, -1.0833, 1.6847, 0.0145, -0.2088], [-0.86

  • 对pytorch中x = x.view(x.size(0), -1) 的理解说明

    在pytorch的CNN代码中经常会看到 x.view(x.size(0), -1) 首先,在pytorch中的view()函数就是用来改变tensor的形状的,例如将2行3列的tensor变为1行6列,其中-1表示会自适应的调整剩余的维度 a = torch.Tensor(2,3) print(a) # tensor([[0.0000, 0.0000, 0.0000], # [0.0000, 0.0000, 0.0000]]) print(a.view(1,-1)) # tensor([[0.

  • pytorch中nn.Conv1d的用法详解

    先粘贴一段official guide:nn.conv1d官方 我一开始被in_channels.out_channels卡住了很久,结果发现就和conv2d是一毛一样的.话不多说,先粘代码(菜鸡的自我修养) class CNN1d(nn.Module): def __init__(self): super(CNN1d,self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(1,100,2), nn.BatchNorm1d(100), nn

  • pytorch 中的重要模块化接口nn.Module的使用

    torch.nn 是专门为神经网络设计的模块化接口,nn构建于autgrad之上,可以用来定义和运行神经网络 nn.Module 是nn中重要的类,包含网络各层的定义,以及forward方法 查看源码 初始化部分: def __init__(self): self._backend = thnn_backend self._parameters = OrderedDict() self._buffers = OrderedDict() self._backward_hooks = Ordered

  • pytorch中的squeeze函数、cat函数使用

    1 squeeze(): 去除size为1的维度,包括行和列. 至于维度大于等于2时,squeeze()不起作用. 行.例: >>> torch.rand(4, 1, 3) (0 ,.,.) = 0.5391 0.8523 0.9260 (1 ,.,.) = 0.2507 0.9512 0.6578 (2 ,.,.) = 0.7302 0.3531 0.9442 (3 ,.,.) = 0.2689 0.4367 0.6610 [torch.FloatTensor of size 4x1x

  • PyTorch中view()与 reshape()的区别详析

    PyTorch中view()与 reshape()的区别详析

    目录 前言 一.PyTorch中tensor的存储方式 1.PyTorch张量存储的底层原理 2.PyTorch张量的步长(stride)属性 二.对“视图(view)”字眼的理解 三.view() 和reshape() 的比较 1.对 torch.Tensor.view() 的理解 2.对 torch.reshape() 的理解 四.总结 前言 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

  • pytorch中的 .view()函数的用法介绍

    目录 一.普通用法(手动调整size) 二.特殊用法:参数-1(自动调整size) 一.普通用法 (手动调整size) view()相当于reshape.resize,重新调整Tensor的形状. import torch a1 = torch.arange(0,16) print(a1) # tensor([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]) a2 = a1.view(8, 2) a3 = a1.vi

  • 对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解

    简而言之就是,nn.Sequential类似于Keras中的贯序模型,它是Module的子类,在构建数个网络层之后会自动调用forward()方法,从而有网络模型生成.而nn.ModuleList仅仅类似于pytho中的list类型,只是将一系列层装入列表,并没有实现forward()方法,因此也不会有网络模型产生的副作用. 需要注意的是,nn.ModuleList接受的必须是subModule类型,例如: nn.ModuleList( [nn.ModuleList([Conv(inp_dim

  • PyTorch中permute的用法详解

    permute(dims) 将tensor的维度换位. 参数:参数是一系列的整数,代表原来张量的维度.比如三维就有0,1,2这些dimension. 例: import torch import numpy as np a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6]]]) unpermuted=torch.tensor(a) print(unpermuted.size()) # --> torch.Size([1, 2, 3]) permuted=unpermuted.permute(

随机推荐