深入理解 PyTorch 中的 torch.flatten 和 torch.view: 它们有何区别？
在 PyTorch 中，torch.flatten 和 torch.view 都是用于改变张量形状的强大工具。虽然它们看起来相似，但它们在底层工作原理上存在着微妙的差异。理解这些差异对于有效地操作和调整您的 PyTorch 模型至关重要。
torch.flatten 和 torch.view 都是用于改变张量形状的函数，但它们之间存在重要的区别：
torch.flatten:
- 主要作用: 将多维张量“压平”成一维张量。
- 工作方式: 它创建了一个新张量，并将输入张量的所有元素按行优先顺序存储在新的扁平化张量中。
- 关键特点:
- 不修改原始张量。
- 创建一个新的扁平化张量，不改变原始张量的形状。
- 适用于需要将多维数据转换为一维向量的场景。
torch.view:
- 主要作用: 重新解释现有张量的内存布局，以创建具有不同形状的新视图。
- 工作方式: 它不复制数据，而是提供对原始数据的新解释。
- 关键特点:
- 修改原始张量。
- 创建对原始数据的共享视图，修改视图会直接影响原始张量。
- 适用于需要以不同的方式访问相同数据但不需要复制数据的场景。
简单来说:
- torch.flatten 复制数据并创建新张量，而 torch.view 共享数据并创建对原始张量的不同视图。
示例:
import torch
# 创建一个 3x3 的张量
x = torch.arange(1, 10).reshape(3, 3)
print("原始张量 x:", x)
# 使用 torch.flatten 将 x 扁平化为一维张量
y = torch.flatten(x)
print("扁平化张量 y:", y)
# 使用 torch.view 创建 x 的 1x9 视图
z = x.view(1, 9)
print("视图张量 z:", z)
# 修改 z 的元素也会修改 x
z[0, 0] = 10
print("修改后的视图张量 z:", z)
print("修改后的原始张量 x:", x)
输出:
原始张量 x: tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
扁平化张量 y: tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
视图张量 z: tensor([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])
修改后的视图张量 z: tensor([[10, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])
修改后的原始张量 x: tensor([[10, 2, 3],
[ 4, 5, 6],
[ 7, 8, 9]])
总结:
- torch.flatten 创建一个新的张量，而 torch.view 创建一个指向原始张量的视图。
- torch.flatten 不改变原始张量，而 torch.view 修改原始张量。
- torch.flatten 适用于需要将多维数据转换为一维向量的场景，而 torch.view 适用于需要以不同的方式访问相同数据但不需要复制数据的场景。
选择 torch.flatten 或 torch.view 取决于您需要实现的目标和性能要求。
其他:
- torch.reshape 与 torch.view 相似，但它可以创建具有与原始张量不同内存布局的新张量。
进一步阅读:
- PyTorch 文档:
请记住，对于 PyTorch 中的各种操作，包括 torch.flatten 和 torch.view，理解数据在内存中的布局至关重要。