Python PyTorch中的.flatte（）和.view（-1）之间有什么区别？

.flant（）

和

.view（-1）

都可以展平PyTorch中的张量。有什么区别

.flant（）

是否复制张量的数据

.view（-1）

是否更快

是否存在

.flant（）

不起作用的情况

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除了@adeelh的评论之外，还有另一个区别：

torch.flatte（）

会导致

.reforme（）

，结果是：

• […]

  torch.reformate

  可能返回原始张量的副本或视图。您不能指望它返回视图或副本

• 另一个区别是，整形（）可以对连续张量和非连续张量进行操作，而view（）只能对连续张量进行操作。在这里还可以看到关于连续的含义

上下文：

• 社区请求了一段时间的

  flant

  功能，之后，该功能在中实现

• 您可以看到flatte的实现，在

  return

  行中可以看到对

  .reformate（）

  的调用

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展平

只是

视图

常见用例的一部分

还有其他几种：

作用 等效

视图

逻辑

flant（）

视图（-1）

展平（开始、结束）

view（*t.shape[：start]，-1，*t.shape[end+1:]）

挤压（）

视图（*[s代表t形中的s，如果s！=1]）

unqueze（一）

视图（*t.shape[：i-1]，1，*t.shape[i:]）

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我认为它们对于

.flatte（）

的默认参数是相同的，但是

.flatte（）

允许您传递一个

开始维度

和一个

结束维度

，以获得更复杂的行为。例如，

torch.one（10,4,5,6）.flatten（start\u dim=1，end\u dim=2）

返回一个形状为

（10,20,6）

的张量。这个答案应该有更多的投票权