Reshape позволяет нам преобразовывать форму с аналогичными данными и количеством элементов, а это означает, что она возвращает те же данные, что и идентифицированный массив, но с другими распознаваемыми размерами.
Синтаксис:
torch.reshape(input,shape)
Параметр:
Ниже приведены параметры тензора изменения формы PyTorch.
- input: входной параметр используется как тензор, форму которого нужно изменить.
- shape: параметр shape используется в качестве новой фигуры.
- Пример
- Изменение вида тензора
- Преобразование одномерного тензора в двумерный
- Преобразование тензора в 4 строки и 2 столбца
- Преобразование тензора в 8 строк и 1 столбец
Пример
Функция reshape() возвращает тензор с теми же данными и количеством элементов, что и на входе, но с идентифицированной формой.
Если это возможно, возвращаемый тензор будет представлением входных данных. Постоянные входные данные с последовательными шагами можно изменить без копирования.
Код:
В следующем коде мы импортируем все необходимые библиотеки, такие как import torch и import torch.nn.
- a = torch.arange(6.) используется для объявления переменной с помощью функции torch.arange().
- torch.reshape(a,(3, 2)): Здесь мы используем функцию reshape() и внутри этой функции мы используем некоторые параметры, такие как ввод и форма.
#Importing Libraries import torch import torch. nn as nn # Describing the variable a = torch.arange(6.) # Using reshaping() method torch.reshape(a,(3, 2))
Выход:
После запуска приведенного выше кода мы получаем следующий вывод, в котором мы видим, что значение тензора изменения формы PyTorch печатается на экране.
Изменение вида тензора
Представление тензора изменения формы PyTorch определяется как процесс, который возвращает новый тензор с теми же данными, что и собственный тензор, но неидентичной формы.
Он возвращает тензор и выделяет аналогичные данные и должен иметь одинаковое количество элементов, но может иметь разный размер.
Код:
В следующем коде мы импортируем все необходимое, например import torch и import torch.nn.
- s = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]): Здесь мы описываем переменную s с помощью функции torch.tensor().
- torch.reshape(s,(-1,)): Здесь мы используем функцию torch.reshape() и внутри этой функции мы используем некоторые параметры, такие как ввод и форма.
- a = s.view(4) Здесь мы используем функцию view(), которая возвращает новый тензор с теми же данными, что и автотензор, но неидентичной формы.
- print(a) используется для печати переменной с помощью функции print().
# Importing Libraries import torch import torch. nn as nn # Describe a variable s = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) # Using reshape() method torch.reshape(s,(-1,)) # Using View() function a = s.view(4) print(a)
Выход:
После запуска приведенного выше кода мы получаем следующий вывод, в котором видим, что тензорное представление изменения формы PyTorch печатается на экране.
Преобразование одномерного тензора в двумерный
Метод reshape используется для придания тензору заданной формы. Здесь мы преобразуем одномерный тензор в двумерный тензор.
Или мы можем сказать, что одномерный тензор можно преобразовать в двумерный тензор с помощью метода изменения формы.
Код:
В следующем коде сначала мы импортируем библиотеку факела, например import torch.
- r = torch.tensor([2, 4, 6, 8, 10, 12]): Здесь мы создаем одномерный тензор с 6 элементами.
- print(r.shape): Здесь мы отображаем форму тензора с помощью функции print().
- print(r): Здесь мы отображаем фактический тензор с помощью функции print().
- print(r.reshape([3, 2])): Здесь мы преобразуем тензор в три строки и два столбца.
- print(r.shape): Здесь мы отображаем форму измененного тензора с помощью функции print().
# Import linrary import torch # Create an 1 D tensor with 6 elements r = torch.tensor([2, 4, 6, 8, 10, 12]) # Display tensor shape print(r.shape) # Display actual tensor print(r) # Reshape tensor into 3 rows and 2 columns print(r.reshape([3, 2])) # Display shape of reshaped tensor print(r.shape)
Выход:
После запуска приведенного выше кода мы получаем следующий вывод, в котором мы видим, что PyTorch преобразует одномерный тензор в двумерный тензор, напечатанный на экране.
Преобразование тензора в 4 строки и 2 столбца
Метод reshape используется для придания тензору заданной формы. Здесь мы преобразуем тензор в четыре строки и два столбца.
Код:
В следующем коде сначала мы импортируем библиотеку факела, например import torch.
- r = torch.tensor([2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16]): Здесь мы создаем одномерный тензор с восемью элементами.
- print(r.shape): здесь мы отображаем тензорную форму с помощью функции print().
- print(r.reshape([4, 2])): Здесь мы преобразуем тензор в четыре строки в два столбца.
- print(r.shape): Здесь мы показываем фигуру с помощью функции print().
# import torch module import torch # Creating an one Dimensional tensor with Eight elements r = torch.tensor([2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16]) # Showing tensor shape print(r.shape) # Showing actual tensor print(r) # Reshape tensor into Four rows and Two columns print(r.reshape([4, 2])) # Showing the shape print(r.shape)
Выход:
После запуска приведенного выше кода мы получаем следующий вывод, в котором видим, что PyTorch преобразует тензор в 4 строки и 2 столбца.
Преобразование тензора в 8 строк и 1 столбец
Метод reshape используется для придания тензору заданной формы. Здесь мы преобразуем тензор в восемь строк и один столбец.
Код:
В следующем коде сначала мы импортируем библиотеку факела, например import torch.
- r = torch.tensor([2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16]): здесь мы создаем одномерный тензор с восемью элементами.
- print(r.shape): здесь мы отображаем тензорную форму с помощью функции print().
- print(r): Здесь мы отображаем фактический тензор с помощью функции print().
- print(r.reshape([8, 1])): Здесь мы преобразуем тензор в восемь строк и один столбец.
- print(r.shape): Здесь мы показываем фигуру с помощью функции print().
# import torch module import torch # Creating an one Dimensional tensor with Eight elements r = torch.tensor([2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16]) # Showing tensor shape print(r.shape) # Showing the actual tensor print(r) # Reshapeing teh tensor into eight rows and one column print(r.reshape([8, 1])) # Showing the shape print(r.shape)
Выход:
После запуска приведенного выше кода мы получаем следующий вывод, в котором мы видим, что PyTorch преобразует тензор в 8 строк и 1 столбец, который печатается на экране.
