Pytorch中的View, Reshape, Permute

发布网友发布时间：2024-10-22 09:00

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热心网友时间：2024-11-22 08:23

主要结论:

在Pytorch中，View、Reshape和Permute是处理张量形状变换的重要工具。理解它们对于高效操作高维张量至关重要。让我们通过实例来深入解析它们的工作原理。

问题1：如果你有50个智能体，每个生成42个6维动作序列，可以使用View将每个智能体的连续7个动作合并。假设actions形状为(42, 50, 6)，目标是变为(6, 7, 50)，可以这样做：

actions.view(6, 7, -1) # 使用View调整shape

问题2：在处理张量时，理解size（大小）、stride（步长）和contiguous性至关重要。size描述了每个维度的元素数量，stride则是沿每个维度移动时跳跃的元素数量。例如，一个二维张量的size是(4, 5)，stride是(1, 5)，意味着沿行移动时跳过1个元素，沿列移动时跳过5个元素。

View用于创建一个新张量，保持数据相同但形状不同，其关键在于保持逻辑和内存存储的一致性。Reshape则创建一个新的张量，但保持元素数量不变，可能是视图也可能复制数据。Permute则是交换张量维度的顺序，创建一个新的视图。

例如，对于一个连续存储的张量，要确保连续性，可以使用reshape，如actions.reshape(6*7, 50)来合并动作。而permute则用于调整动作的顺序，如actions.permute(2, 0, 1)。

通过这些操作，你可以灵活地调整张量的形状以适应不同的计算需求，同时保持内存效率。对于任何疑问或更深入的理解，欢迎在评论区交流。