在 PyTorch 中，view 方法用于重新塑形张量，而不改变其数据。在 target.view(1, -1) 这个操作中，target 是一个一维张量（例如 [3, 0, 2]），表示一批样本的真实类别标签。这里的 view(1, -1) 用于将一维张量转换为二维张量。

具体来说：

• 第一个参数 1 表示新张量的行数为1。
• 第二个参数 -1 是一个占位符，告诉 PyTorch 自动计算这个维度应该有的元素数量，以使得元素总数与原张量相同。

例如，如果原始 target 张量包含3个元素（如 [3, 0, 2]），target.view(1, -1) 会将其转换为一个形状为 (1, 3) 的二维张量，即：

[[3, 0, 2]]

这种转换通常用于将一维数组转换为二维数组，从而满足某些操作的需求，如在计算准确率函数中，需要将标签扩展到与预测索引数组相同的维度，使得可以执行元素对元素的比较。这个转换是为了方便在后续操作中进行广播（broadcasting），确保两个不同形状的张量能够进行逐元素操作。