在 PyTorch 中，reshape 和 view 都用于改变张量的形状，但它们在实现和使用上有一些重要的区别。理解这些区别对于在复杂的张量操作中选择合适的方法非常关键。

view 方法

• 连续性要求：view 方法要求原始张量在内存中是连续的。如果张量不是连续的（即，内存布局不是顺序的），需要先调用 contiguous 方法。
• 效率：如果张量是连续的，view 非常高效，因为它不复制数据，只是改变了张量的视图。

示例

python">import torch

# 创建一个张量
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(f"原始张量:\n{tensor}")

# 将张量重塑为 3x2
reshaped_tensor = tensor.view(3, 2)
print(f"view 重塑后的张量 (3x2):\n{reshaped_tensor}")

# 如果张量不连续，需要先调用 contiguous
non_contiguous_tensor = tensor.t()  # 转置使其非连续
print(f"非连续张量:\n{non_contiguous_tensor}")
contiguous_tensor = non_contiguous_tensor.contiguous().view(3, 2)
print(f"contiguous 后使用 view 重塑的张量 (3x2):\n{contiguous_tensor}")

输出：

原始张量:
tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])
view 重塑后的张量 (3x2):
tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6]])
非连续张量:
tensor([[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]])
contiguous 后使用 view 重塑的张量 (3x2):
tensor([[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]])

reshape 方法

• 灵活性：reshape 方法更灵活，可以处理非连续的张量。它会尝试返回一个与原始张量共享数据的新张量，但如果无法做到，它将创建一个新的张量，并复制数据。
• 效率：在处理非连续张量时，reshape 可能会比 view 慢，因为它可能需要复制数据。

示例

python">import torch

# 创建一个张量
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(f"原始张量:\n{tensor}")

# 将张量重塑为 3x2
reshaped_tensor = tensor.reshape(3, 2)
print(f"reshape 重塑后的张量 (3x2):\n{reshaped_tensor}")

# 非连续张量直接使用 reshape
non_contiguous_tensor = tensor.t()  # 转置使其非连续
print(f"非连续张量:\n{non_contiguous_tensor}")
reshaped_non_contiguous_tensor = non_contiguous_tensor.reshape(3, 2)
print(f"reshape 直接重塑的张量 (3x2):\n{reshaped_non_contiguous_tensor}")

输出：

原始张量:
tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])
reshape 重塑后的张量 (3x2):
tensor([[1, 2],
        [3, 4],
        [5, 6]])
非连续张量:
tensor([[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]])
reshape 直接重塑的张量 (3x2):
tensor([[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]])

总结

• view：

  • 要求原始张量是连续的。如果不是连续的，需要先调用 contiguous 方法。
  • 在连续张量上非常高效，因为它不会复制数据，只是改变了视图。

• reshape：

  • 更加灵活，可以处理非连续的张量。
  • 尝试返回一个共享数据的新张量，但如果不能实现，会创建一个新的张量并复制数据。

在实际使用中，如果你确定你的张量是连续的，并且你不希望创建数据的副本，使用 view 会更高效。而如果你的张量可能是非连续的，或者你希望更加灵活地重塑张量，reshape 会是更好的选择。