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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=1739297459-GH7GxEWnUZjwHyuNKJZX36fEDEBCDyc1-0-688647a76a41034cd1aff7bded71d5f8)
输出:
![](https://epubservercos.yuewen.com/1CD67A/18002371308017606/epubprivate/OEBPS/Images/39396_49_1.jpg?sign=1739297459-P9s6wFppEadout5X5zvNvBqHWnxR9h1x-0-fe2e57af87559c0121ac4385e11fdcee)
【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=1739297459-UFdUfeNgN07dLfNcrUNFjvMH31vzyggO-0-56d327fa34df9c4a6177f34e8854af96)
输出:
![](https://epubservercos.yuewen.com/1CD67A/18002371308017606/epubprivate/OEBPS/Images/39396_49_3.jpg?sign=1739297459-fXq2060zkHOZOaJVQTKr5Qju8I0NZbJH-0-533bdb58f2e85c17514a8e5d87da40fe)