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**Pytorch 中view函数和reshape函数的区别*

Pytorch 中view函数和reshape函数的区别（我是一名大一刚学计算机的学生 希望我的说法对你有帮助）
首先：要了解这个问题我们要先了解一个基本知识
张量的储存方式
**Pytorch 中view函数和reshape函数的区别*_第1张图片
跟据图片我们可以清楚的看到定义一个tensor 数据是由头信息区和存储区组成
学过C语言的同学都知道类似结构体中的指针变量指向储存区

有了上述的知识的铺垫我们开始讲veiw函数
这个函数的功能是改变函数的形状（但是其维度必定是原维度的子集）
我给你们举一个例子吧 在次之前先讲一个知识点
我们都知道tensor可以创建一个矩阵如下图：
**Pytorch 中view函数和reshape函数的区别*_第2张图片
又因为：
在pytorch中tensor底层实现是C 所以使用的是行优先顺序
所以内存中的数据排列如下
在这里插入图片描述
现在我来讲view函数：
它可以返回一个值却不能改变数据排列
举个例子如果我们要转置一个矩阵 为了保证连续性数据结构如下图所示
在这里插入图片描述
这里解释一下什么是连续性
你们可以想象一下，上图中的数据不能出现[0,8…]
这样的矩阵
如果我们想作到转置，我们要使用contiguous函数重新开一个空间来放置上述数据
但reshape函数可以轻松解决这个问题
因为reshape函数的本质我觉的就是view函数+contiguous函数
总结：
主要区别就是是否满足连续性
所以我们主要用reshape函数

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