比较View()和Reshape()：数据整形操作中的利弊权衡

深度学习数据整形：view() 与 reshape() 比较

在深度学习中，我们经常需要操作和调整数据形状以满足模型或算法的要求。PyTorch 提供了两种基本方法：view() 和 reshape()。了解它们的差异和应用场景对于有效的数据管理至关重要。

view()

view() 函数创建了一个具有指定形状的新张量，同时保留原始张量的底层数据 。这意味着新张量与原始张量共享相同的数据，对新张量的任何更改都会反映在原始张量中。

• 用法：

  • 更改张量的形状，保持元素顺序和值不变。
  • 创建与原始张量具有相同数据的子张量或子矩阵。
  • 可以使用负值作为新形状的维度，表示推断该维度。

• 示例：

import torch

tensor = torch.arange(9).view(3, 3)
print(tensor)

# 输出：
# tensor([[0, 1, 2],
#        [3, 4, 5],
#        [6, 7, 8]])

在这里，我们使用 view() 将一维张量重新整形为 3x3 矩阵，而不会修改其元素。

reshape()

reshape() 函数创建了一个具有指定形状的新张量，复制原始张量的数据 。这意味着新张量与原始张量不共享相同的数据，它们是独立的实体。

• 用法：

  • 更改张量的形状，可以修改元素的顺序和值。
  • 创建一个具有不同形状的新张量，其中包含原始张量的元素。
  • reshape() 函数会根据指定的形状重新排列元素，可能导致元素顺序发生变化。

• 示例：

import torch

tensor = torch.arange(9).reshape(3, 3)
print(tensor)

# 输出：
# tensor([[0, 3, 6],
#        [1, 4, 7],
#        [2, 5, 8]])

与 view() 不同的是，reshape() 重新排列了元素顺序，将行优先转换为列优先。

比较和选择

特征	view()	reshape()
数据共享	共享	不共享
元素顺序	不改变	可能改变
底层数据	不修改	创建新数据
推断维度	支持	不支持
效率	更高效	略慢
使用场景	创建子张量或子矩阵	创建具有不同形状的新张量

一般来说，如果需要保留原始张量的数据，并且只需更改其形状，则使用 view()。如果需要修改元素的顺序或创建具有不同数据的新张量，则使用 reshape()。

结论

view() 和 reshape() 是 PyTorch 中操作张量形状的两种强大工具。理解它们的差异和应用场景至关重要，可以帮助您高效地管理数据。通过巧妙使用这些函数，您可以轻松调整张量形状，满足各种模型和算法的需求。

常见问题解答

1. 何时使用 view()，何时使用 reshape()？

   • 使用 view() 创建子张量或子矩阵，或更改形状而无需修改元素。
   • 使用 reshape() 创建具有不同形状和元素顺序的新张量。

2. view() 和 reshape() 哪个更有效率？

   • view() 通常更有效率，因为它不创建新数据。

3. view() 可以推断维度吗？

   • 是的，view() 支持使用负值作为新形状的维度，表示推断该维度。

4. reshape() 会修改原始张量吗？

   • 不，reshape() 创建了一个新张量，与原始张量不共享数据。

5. 我可以使用 view() 或 reshape() 将张量转换为矩阵吗？

   • 是的，可以通过将 view() 或 reshape() 应用于张量并指定适当的形状来实现。