pytorch中view,reshape,transpose,permute的作用与异同

pytorch中view,reshape,transpose,permute的作用与异同

view与reshape的功能与异同

• view与reshape都可以改变目标的形状

• 示例：

  >>> # view的例子
  >>> x = torch.randn(4, 4)  # 生成一个结构为(4,4)的随机Tensor
  >>> x.size()  # 打印x的结构
  torch.Size([4, 4])
  >>> y = x.view(16)  # 改变x的结构为(16)
  >>> y.size()
  torch.Size([16])
  >>> z = x.view(-1, 8)  # 改变x的结构为(自适应,8)，-1即pytorch框架会自己推断出是多少
  >>> z.size()
  torch.Size([2, 8])
  

  >>> # reshape的例子
  >>> a = torch.arange(4.)  # 生成一个结构为(4)的连续整型Tensor
  >>> a
  [ 0. , 1. , 2. , 3. ]
  >>> torch.reshape(a, (2, 2))  # 改变a的结构为(2,2)
  tensor([[ 0.,  1.],
          [ 2.,  3.]])
  >>> b = torch.tensor([[0, 1], [2, 3]])
  >>> c = b.reshape((-1,))  # 改变b的结构为自适应推算结构
  >>> c
  tensor([ 0,  1,  2,  3])
  

• 那么view与reshape功能都一样，区别在哪里喃？

  区别在于：view生成的对象y与原来的对象x是共用一个存储空间，x的某个值改变了，y也会跟着改变。而reshape生成的对象不一定与原来的对象共用一个存储空间。

• 除此之外，pytorch官方文档建议，如果要生成一个对象的复制对象（即不使用同一存储空间），建议使用clone()方法。如果要生成一个对象的引用对象（即使用同一存储空间），建议使用view()方法

view与transpose的异同，以及transpose的功能

• transpose的功能是交换目标的两个维度

• 示例：

  >>> x = torch.randn(2, 3)
  >>> x.shape
  torch.Size([2, 3])
  >>> x 
  tensor([[-0.7859, -0.6206, -1.0093],
          [-0.3472,  0.2701,  2.5651]])
  >>> y = torch.transpose(x, 0, 1)  # 交换x的0维与1维即交换x.shape的2与3
  >>> y.shape
  torch.Size([3, 2])
  >>> y 
  tensor([[-0.7859, -0.3472],
          [-0.6206,  0.2701],
          [-1.0093,  2.5651]])
  

• view虽然与transpose都能改变目标的形状，且都是返回一个共用存储空间的对象

  但是区别有：

  1. transpose是交换目标的维度，而view是将目标的数据重排成新的形状

  2. pytorch中有个概念contiguous，即相邻的数据在存储结构中是相邻的

     而transpose会将一个本来contiguous的Tensor变为一个不contiguous的Tensor，view不会有这种效果。

     也即x的x[0,0]与x[0,1]是在存储空间是连续的，有y=x.transpose(…)后虽然y[0,0]==x[0,0] and y[0,1]==x[0,1]但是y[0,0]可能与y[0,1]的存储空间不是连续的了

     示例：

     >>> x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
     >>> y = x.transpose(0, 1)
     >>> print(x.data_ptr())
     ... print(y.data_ptr())  # 可以看到他们的存储空间是同一个
     2413295081664
     2413295081664
     >>> print(x.is_contiguous())
     ... print(y.is_contiguous())  # 可以看到他们的contiguous特性是不一样的
     True
     False
     

  3. view方法只能处理contiguous的Tensor

     示例：

     >>> # 接上面的代码
     >>> y.view(2,3)
     Traceback (most recent call last):
       File "**********************************************************", line 3553, in run_code
         exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
       File "", line 1, in <module>
         y.view(2,3)
     RuntimeError: view size is not compatible with input tensor's size and stride (at least one dimension spans across two contiguous subspaces). Use .reshape(...) instead.
     >>> y.reshape(2,3)  # reshape是可以的
     tensor([[10,  4,  2],
             [ 5,  3,  6]])
     

transpose与permute的异同，以及permute的功能

• permute 与tranpose() 是相似的，但是 transpose() 只能交换两个维度，而 permute() 可以一次性交换所有的维度。

  示例：

  >>> x = torch.randn(2, 3, 5)
  >>> x.size()
  torch.Size([2, 3, 5])
  >>> torch.permute(x, (2, 0, 1)).size()
  torch.Size([5, 2, 3])
  

  值得注意的是，再permute()中，你必须提供所有维度的一个排列，而在transpose()中只需要提供两个维度的顺序。transpose()可以视为一个特殊的permute()方法。