torch：）-PyTorch：view（）の使用法の詳細

torch：）-PyTorch：view（）の使用法の詳細

PyTorchのview（）関数は、numpyのresize（）関数と同等であり、どちらもテンソルディメンションを再構築（または調整）するために使用され、使用法は少し異なります。

1.ビュー（パラメーターa、パラメーターb、パラメーターc ...）

>>> import torch
>>> re = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5,  6])
>>> result = re.view(3,2)
>>> result
tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6]])

i.e.view（3、2）は、テンソルを3x2次元のテンソルに再構築します。

2.ビュー（-1）

>>> import torch
>>> re = torch.tensor([[1, 2],
        		      [3, 4],
                      [5, 6]])
>>> result = re.view(-1)
>>> result
tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])

i.e.view（-1）は、テンソルを1次元テンソルに再構築します。

3. view（-1、パラメーターb）

>>> import torch
>>> re = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5,  6])
>>> result = re.view(-1, 2)
>>> result
tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6]])

i.e.torch.view（-1、parameter b）は、パラメーターaが不明で、パラメーターbがわかっている場合、行ベクトルの長さが自動的に入力されることを意味します。この例では、b = 3であり、reには合計6つの要素が含まれているため、a = 6/2 = 3。