理解 我的理解就是將原來的tensor在進行維度的更改（根據參數的輸入進行更改）后再進行輸出，其實就是更換了tensor的一種查看方式 例子 輸出結果為 同樣的： ...

，如果直接用view去改變維度的話，則會混淆維度之間的信息，可以參考https://blog.csdn.ne ...

一、view函數 代碼： 輸出： 解釋： 其中參數-1表示剩下的值的個數一起構成一個維度。 如上例中，第一個參數1將第一個維度的大小設定成1，后一個-1就是說第二個維度的大小=元素總數目/第一個維度的大小，此例中為3*4*5*7/1=420. 代碼 ...

pytorch 中的view、reshape、permute、transpose、contiguous 1、 contiguous https://stackoverflow.com/questions/48915810/pytorch-contiguous https ...

文章來源：https://www.jianshu.com/p/01577e86e506 pytorch中的 2D 卷積層 和 2D 反卷積層 函數分別如下： 我不禁有疑問： 問題1： 兩個函數的參數為什么幾乎一致呢？ 問題2： 反卷積層中的 output_padding ...

PyTorch中scatter和gather的用法 閑扯 許久沒有更新博客了，2019年總體上看是荒廢的，沒有做出什么東西，明年春天就要開始准備實習了，雖然不找算法崗的工作，但是還是准備在2019年的最后一個半月認真整理一下自己學習的機器學習和深度學習的知識。 scatter的用法 ...

前言 本文對PyTorch的.view()方法和.reshape()方法還有.resize_()方法進行了分析說明，關於本文出現的view和copy的語義可以看一下我之前寫的文章，傳送門： 深淺拷貝對比：圖文代碼 ...

class torch.nn.Sequential(* args) 一個時序容器。Modules 會以他們傳入的順序被添加到容器中。當然，也可以傳入一個OrderedDict。 為了更容易的理解如何使用Sequential, 下面給出了一個 ...