改变pytorch张量的形状

【问题标题】：Change shape of pytorch tensor改变pytorch张量的形状
【发布时间】：2022-01-16 13:49:27
【问题描述】：

我有一个 pytorch 张量，其形状为：torch.size([6000, 30, 30, 9])，我想将其转换为形状：torch.size([6000, 8100])，这样我就可以从包含 30 个元素的 6000 个元素开始，这些元素又包含 30 个元素，而这些元素又包含 9元素 6000 个元素包含 8100 个元素。如何实现？

【问题讨论】：

标签： numpy pytorch

【解决方案1】：

假设您有一个形状为 torch.size([6000, 30, 30, 9]) 的张量 x。在 Pytorch 中，要将其形状更改为 torch.size([6000, 8100])，可以使用函数 view 或 reshape 保持张量的第一个维度（6000）并展平其余维度（30,30 ,9) 如下：

import torch

x= torch.rand(6000, 30, 30, 9)
print(x.shape) #torch.Size([6000, 30, 30, 9])
x=x.view(6000,-1) # or x= x.view(x.size(0),-1)
print(x.shape) #torch.Size([6000, 8100])

x= torch.rand(6000, 30, 30, 9)
print(x.shape) #torch.Size([6000, 30, 30, 9])
x=x.reshape(6000,-1) # or x= x.reshape(x.size(0),-1)
print(x.shape) #torch.Size([6000, 8100])

【讨论】：