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3.3 Tensor的形状调整
下面通过两个实例学习Tensor的形状调整。
【例3.5】创建一个二阶张量,长度为6,元素为[0,1,2,3,4,5],使用torch.view()函数将其调整成形状为2×3的Tensor。
输入:
![](https://epubservercos.yuewen.com/1CD67A/18002371308017606/epubprivate/OEBPS/Images/39396_48_3.jpg?sign=1739265321-5kRMELijMcGBUYyeNdJuKS0s4VGWGlMb-0-aa01392492e142bb7a792a53286e81af)
输出:
![](https://epubservercos.yuewen.com/1CD67A/18002371308017606/epubprivate/OEBPS/Images/39396_49_1.jpg?sign=1739265321-pTbmG49PBezwlpO7tzxEYutKUJ5D1RJw-0-297ff4bde3e2d51661a8f72056ba2cf4)
【例3.6】torch.resize_( )函数是另一种用来调整Tensor形状的方法,但与torch.view()不同,它可以修改Tensor的尺寸。如果新尺寸超过原尺寸,则它会为Tensor自动分配新的内存空间,而如果新尺寸小于原尺寸,则原有的数据依旧会被保存。
输入:
![](https://epubservercos.yuewen.com/1CD67A/18002371308017606/epubprivate/OEBPS/Images/39396_49_2.jpg?sign=1739265321-vUUvpqymstrtmowSyyVkF2P2ypES353E-0-e140b6f61ee4a6f10b26a46775d037eb)
输出:
![](https://epubservercos.yuewen.com/1CD67A/18002371308017606/epubprivate/OEBPS/Images/39396_49_3.jpg?sign=1739265321-LSALvlLGdd3rNWkrKDiieiCojOSE9pUk-0-7d0ceaee0abd2a8da6f87162cf1c7986)