python中view()函数

使用pytorch框架定义神经网络时，经常会在代码中看到view()函数

• view()的作用相当于numpy中的reshape，重新定义矩阵的形状。

一、例1 普通用法：

import torch
v1 = torch.range(1, 16) 
v2 = v1.view(4, 4)  

其中v1为116大小的张量，包含16个元素。
v2为44大小的张量，同样包含16个元素。注意view前后的元素个数要相同，不然会报错。

二、例2 参数使用-1

import torch
v1 = torch.range(1, 16) 
v2 = v1.view(-1, 4)  

和图例中的用法一样，view中一个参数定为-1，代表动态调整这个维度上的元素个数，以保证元素的总数不变。因此两个例子的结果是相同的。