导读 在深度学习框架PyTorch中，`torch.view()` 是一个非常常用的函数，用于改变张量的形状，同时保持数据连续性。简单来说，它允许你调整张量...
在深度学习框架PyTorch中，`torch.view()` 是一个非常常用的函数，用于改变张量的形状，同时保持数据连续性。简单来说，它允许你调整张量的维度布局，但要求原始张量的数据存储是连续的（Contiguous）。如果数据不是连续的，可以先使用 `.contiguous()` 方法转换。
例如，如果你有一个形状为 `[4, 6]` 的张量，你可以通过 `.view(2, 12)` 将其重塑为 `[2, 12]`。需要注意的是，重塑后的总元素数量必须与原张量一致！✨
此外，`.view(-1)` 是一种便捷写法，PyTorch会自动计算剩余维度。比如，`tensor.view(-1, 8)` 会根据张量的总元素数推导出第一个维度的大小。这种灵活性让代码更简洁高效。
总之，熟练掌握 `.view()` 可以帮助我们优化模型结构，提升代码可读性。快去试试吧！🚀
PyTorch 深度学习 Tensor操作