在pytorch的CNN代码中经常会看到

x.view(x.size(0), -1)

首先,在pytorch中的view()函数就是用来改变tensor的形状的,例如将2行3列的tensor变为1行6列,其中-1表示会自适应的调整剩余的维度

a = torch.Tensor(2,3)
print(a)
# tensor([[0.0000, 0.0000, 0.0000],
#    [0.0000, 0.0000, 0.0000]])
 
print(a.view(1,-1))
# tensor([[0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000]])

在CNN中卷积或者池化之后需要连接全连接层,所以需要把多维度的tensor展平成一维,x.view(x.size(0), -1)就实现的这个功能

def forward(self,x):
  x=self.pre(x)
  x=self.layer1(x)
  x=self.layer2(x)
  x=self.layer3(x)
  x=self.layer4(x)
    
  x=F.avg_pool2d(x,7)
  x=x.view(x.size(0),-1)
  return self.fc(x)

卷积或者池化之后的tensor的维度为(batchsize,channels,x,y),其中x.size(0)指batchsize的值,最后通过x.view(x.size(0), -1)将tensor的结构转换为了(batchsize, channels*x*y),即将(channels,x,y)拉直,然后就可以和fc层连接了

补充:pytorch中view的用法(重构张量)

view在pytorch中是用来改变张量的shape的,简单又好用。

pytorch中view的用法通常是直接在张量名后用.view调用,然后放入自己想要的shape。如

tensor_name.view(shape)

Example:

1. 直接用法:

 > x = torch.randn(4, 4)
 > x.size()
 torch.Size([4, 4])
 > y = x.view(16)
 > y.size()
 torch.Size([16])

2. 强调某一维度的尺寸:

> z = x.view(-1, 8) # the size -1 is inferred from other dimensions
> z.size()
torch.Size([2, 8])

3. 拉直张量:

(直接填-1表示拉直, 等价于tensor_name.flatten())

 > y = x.view(-1)
 > y.size()
 torch.Size([16])

4. 做维度变换时不改变内存排列

> a = torch.randn(1, 2, 3, 4)
> a.size()
torch.Size([1, 2, 3, 4])
> b = a.transpose(1, 2) # Swaps 2nd and 3rd dimension
> b.size()
torch.Size([1, 3, 2, 4])
> c = a.view(1, 3, 2, 4) # Does not change tensor layout in memory
> c.size()
torch.Size([1, 3, 2, 4])
> torch.equal(b, c)
False

注意最后的False,在张量b和c是不等价的。从这里我们可以看得出来,view函数如其名,只改变“看起来”的样子,不会改变张量在内存中的排列。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

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pytorch,view

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