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1、tensor.view()

1）当 tensor 连续时

当 tensor 连续时，tensor.view() 不改变存储区的真实数据，只改变元数据(Metadata) 中的信息

注：

• .storage() ：用于获取张量在存储区的内容

• .data_ptr() ：用于获取 张量在数据存储区的起始位置，即张量中第一个元素的存储位置

import torcha = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])
b = a.view(2, 3)print(a)
print(b)
print(b.is_contiguous())# 查看结果，会发现二者输出一致，表示存储区的数据并没有发生改变
print(a.storage())
print(b.storage())# 查看结果，会发现二者输出一致，表示 a 和 b 共享存储区
print(a.storage().data_ptr())
print(b.storage().data_ptr())# 查看结果，会发现二者在元数据 (metadata) 中的 stride 信息发生了改变
print(a.stride())
print(b.stride())

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2）当 tensor 不连续时

不连续的 tensor 是不能使用 torch.view() 方法的，否则会报错

import torcha = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6]).view(2, 3)
b = a.t()print(a)
print(b)
print(b.is_contiguous())c = b.view(6, 1)
print(c)

如果一定要用 torch.view() 方法，就必须先使用 .contiguous() 方法，让 tensor 先变得连续（重新开辟一块内存空间，生成一个新的、连续的张量对象），再使用 .view() 方法

import torcha = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6]).view(2, 3)
b = a.t()b = b.contiguous()
print(b.is_contiguous())c = b.view(6, 1)
print(c)

 

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2、tensor.reshape()

1）当 tensor 连续时

当 tensor 连续时， tensor.reshape() 与 tensor.view() 效果一样，会和原来 tensor 共用存储区

import torcha = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])
b = a.reshape(2, 3)print(a)
print(b)
print(b.is_contiguous())# 查看结果，会发现二者输出一致，表示存储区的数据并没有发生改变
print(a.storage())
print(b.storage())# 查看结果，会发现二者输出一致，表示 a 和 b 共享存储区
print(a.storage().data_ptr())
print(b.storage().data_ptr())# 查看结果，会发现二者在元数据 (metadata) 中的 stride 信息发生了改变
print(a.stride())
print(b.stride())

 2）当 tensor 不连续时

当 tensor 不连续时， reshape() = contiguous() + view()，即 ：会先通过 .contiguous() 方法，在新的存储区创建一个连续的新的 tensor，再进行 view() ，它与原来 tensor 不共用存储区

import torch a = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6]).view(2, 3)
b = a.t()print(a)
print(b)
print(b.is_contiguous())c = b.reshape(6, 1)
print(c)# 查看结果，会发现二者输出不一致，表示 a 和 b 不共享存储区
print(b.storage().data_ptr())
print(c.storage().data_ptr())

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3、tensor.resize_() 

注意 ：是.resize_()，不是 .resize()

前面说到的 .view() 和 .reshape() 都必须要用到全部的原始数据，比如：原始数据只有12个，无论你怎么变形都必须要用到 12个数字，不能多，不能少。因此，你就不能把有12个数字的 tensor 强行给 reshap 成 2*5 的维度的 tensor。

但是 .resize_() 可以，无论存储区原始数据有多少个元素，它都能将数据变成你想要的维度。

• 如果数字不够，它会用0进行填充，凑满你要的尺寸

• 如果数字多了，就只取你需要的部分

1）当原始数据 元素多余的时候

由以下代码，我们可以观察到，a 的原始数据始终是 1～7，但是在 a 中，它只取了前6个

import torcha = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
print(a.storage().data_ptr())a = a.resize_(2, 3)
print(a)
print(a.storage())
print(a.storage().data_ptr())

2）当原始数据 元素不够的时候 

如果原始数据不够，它会开辟一个新的存储区，并用0进行填充，凑满你要的尺寸

import torcha = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
print(a.storage().data_ptr())a = a.resize_(2, 3)
print(a)
print(a.storage())
print(a.storage().data_ptr())