PyTorch中的形状变换术:reshape、view与permute的区别与联系

在PyTorch中,reshapeview 和 permute 都是用于改变张量(Tensor)形状(shape)的方法,但它们各自的功能和用途有所不同。

  1. view:

    • view方法用于将张量重新整形为具有指定形状的张量。
    • 使用view时,必须确保新形状与原张量的元素总数(即numel())一致。
    • 如果原张量在内存中是连续的(contiguous),那么view操作会很快,并且不需要复制数据。如果原张量不是连续的,PyTorch会尝试将其变为连续的,如果失败则会抛出一个错误。
    • 示例:x.view(a, b) 将张量x重新整形为形状为(a, b)的新张量。
  2. reshape:

    • reshape在功能上与view非常相似,也是用于改变张量的形状。
    • view不同的是,reshape会尝试自动处理非连续的内存问题,这可能涉及数据的复制。
    • 在PyTorch中,官方推荐使用view而不是reshape,因为view通常更高效且更直接。
  3. permute:

    • permute方法用于改变张量各维度之间的顺序,而不改变其形状或元素总数。
    • 它接受一个包含维度索引的元组,并返回一个新的张量,该张量的维度顺序与给定索引相对应。
    • 示例:x.permute(2, 0, 1) 将一个形状为(a, b, c)的张量x重新排列为形状为(c, a, b)的新张量。

总结:

  • viewreshape都用于改变张量的形状,但view更直接且更推荐。
  • permute用于改变张量维度的顺序,而不改变其形状。

在PyTorch中,根据具体需求选择适当的方法非常重要。如果你只是想改变张量的形状,并且确定张量是连续的,那么view通常是最合适的选择。如果你需要改变维度的顺序,那么应该使用permute。如果你不确定张量是否连续,或者想要一个更通用的解决方案来处理形状的改变,那么可以使用reshape,但请注意它可能涉及数据的复制。

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