python深度学习——PyTorch中tensor的形状调整方法

@TOC

view()函数功能解析

view()方法具备如下特征：

1. 此方法的使用前提是张量必须处于连续状态（可通过调用is_contiguous()方法验证张量的连续性），若需对非连续张量进行操作，应首先调用.contiguous()方法，以确保其在内存中呈现连续布局。
2. view()方法不会对张量的存储内容产生影响，仅对其元数据(metadata)进行修改。（参考后续示例代码，可通过tensor的storage().data_ptr()来获取数据地址）
3. 在调用view()时，必须保证张量元素总数维持不变。例如，一个尺寸为[2, 3]的张量可被重新塑形为[3, 2]或[1, 6]。

示例代码 ：

    import torch
    
    # 创建一个2x3的tensor
    tensor = torch.rand(2, 3)
    print(tensor.shape)