在torch里面，view函数
在torch里面，view函数相当于numpy的reshape，来看几个例子：
a = torch.arange(1, 17) # a's shape is (16,)
a.view(4, 4) # output below
tensor([[ 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8],
[ 9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16]])
[torch.FloatTensor of size 4x4]
a.view(2, 2, 4) # output below
tensor([[[ 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8]],
[[ 9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16]]])
[torch.FloatTensor of size 2x2x4]
在函数的参数中经常可以看到-1例如x.view(-1, 4)
这里-1表示一个不确定的数，就是你如果不确定你想要reshape成几行，但是你很肯定要reshape成4列，那不确定的地方就可以写成-1
例如一个长度的16向量x，
x.view(-1, 4)等价于x.view(4, 4)
x.view(-1, 2)等价于x.view(8，2)
x.view(-1,16) 等价于x.view(1,16) //等价于一行16列的矩阵，在神经网络全连接中，经常用到。
以此类推