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搭建模型时，数据都是基于张量形式的表示，网络层与层之间很多都是以不同的shape的方式进行表现和运算。
对张量形状的操作，以便能够更好处理网络各层之间的数据连接。
reshape 函数的用法
reshape 函数可以再保证张量数据不变的前提下改变数据的维度，将其转换成指定的形状，在神经网络中经常使用该函数来调节数据的形状，以适配不同网络层之间的数据传递。
import torch
import numpy as np def test01():torch.manual_seed(0)data = torch.randint(0, 10, [4, 5])# 查看张量的形状print(data.shape, data.shape[0], data.shape[1]) # shape属性可以查看张量的形状print(data.size(), data.size(0), data.size(1)) # size()方法可以查看张量的形状# 修改张量的形状new_data = data.reshape(2, 10) # 两行十列print(new_data)# 注意：转换之后的形状元素个数得等于原来张量的元素个数，不然就报错。上面创建data就是4*5=20个元素# 使用 -1 代替省略的形状new_data = data.reshape(-1, 10) # -1表示自动计算行数print(new_data.shape) # torch.Size([2, 10])print(new_data)new_data = data.reshape(2, -1) # -1表示自动计算列数print(new_data)if __name__ == "__main__":test01() transpose 和 permute 函数的使用
transpose 函数可以实现交换张量形状的指定维度。
例如：一个张量的形状为 (2, 3, 4) 可以通过 transpose 函数把 3 和 4 进行交换，将张量的形状变为 (2, 4, 3)。
permute 函数可以一次交换更多的维度。
本质上都是在修改数据的维度。
import torch
import numpy as np # transpose 函数
def test01():torch.manual_seed(0)data = torch.randint(0, 10, [3, 4, 5])# new_data = data.reshape(4, 3, 5) # 重新计算维度# print(new_data.shape)# 直接交换两个维度的值new_data = torch.transpose(data, 0, 1) # 只是将这两个位置进行交换。0表示第0个维度，1表示第1个维度print(new_data.shape)# 缺点：transpose 一次只能交换两个维度# 把数据的形状变成 (4, 5, 3)# 进行第一次交换：(4, 3, 5)# 进行第二次交换：(4, 5, 3)new_data = torch.transpose(data, 0, 1)new_data = torch.transpose(new_data, 1, 2)print(new_data.shape)# permute 函数
def test02():torch.manual_seed(0)data = torch.randint(0, 10, [3, 4, 5])# permute 函数可以一次性交换多个维度new_data = torch.permute(data, [1, 2, 0])print(new_data.shape)if __name__ == "__main__":test02() view 和 contigous 函数的用法
view 函数可以用于修改张量的形状，但是其用法比较局限，只能用于存储在整块内存中的张量。
在 PyTorch 中，有些张量是由不同的数据块组成的，它们并没有存储在整块的内存中，view 函数无法对这样的张量进行变形处理。
例如：一个张量经过了 transpose 或者 permute 函数的处理之后，就无法使用 view 函数进行形状操作。
import torch
import numpy as np # view 函数的使用
def test01():data = torch.tensor([[10, 20, 30], [40, 50, 60]])data = data.view(3, 2)print(data.shape)# 通过 is_contigous 函数来判断张量是否是连续内存空间 (整块的内存)print(data.is_contiguous())# view 函数使用注意
def test02():# 当张量经过 transpose 或者 permute 函数之后，内存空间基本不连续# 此时，必须先把空间连续，才能使用 view 函数进行张量形状操作data = torch.tensor([[10, 20, 30], [40, 50, 60]])data = torch.transpose(data, 0, 1)print(data.is_contiguous())# data = data.view(2, 3) # 这是报错的data = data.contiguous().view(2, 3)print(data)if __name__ == "__main__":test02() squeeze 和 unsqueeze 函数的用法
squeeze 函数用删除 shape 为 1 的维度。
unsqueeze 在每个维度添加1，以增加数据的形状。
import torch
import numpy as np # squeeze 函数使用
def test01():data = torch.randint(0, 10, [1, 3, 1, 5])print(data.shape)# 维度压缩，默认去掉所有的1的维度new_data = data.squeeze()print(new_data.shape)# 指定去掉某个1的维度new_data = data.squeeze(2)print(new_data.shape)# unsqueeze 函数使用
def test02():data = torch.randint(0, 10, [3, 5])print(data.shape)new_data = data.unsqueeze(0)print(new_data)if __name__ == "__main__":test01() 总结
- reshape 函数可以在保证张量数据不变的前提下改变数据的维度
- transpose 函数可以实现交换张量形状的指定维度，permute 可以一次交换更多的维度
- view 函数也可以用于修改张量的形状，但是它要求被转换的张量内存必须连续，所以一般配合 contiguous 函数使用。
- squeeze 和 unsqueeze 函数可以用来增加或者减少维度。