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【深度学习基础】`view` 和 `reshape` 的参数详解

news 2025/6/26 2:04:28

示例

假设有一个张量 tensor，形状为 [batch_size, seq_len, num_labels]。

import torchtensor = torch.randn(4, 3, 5)  # 示例张量，形状为 (4, 3, 5)

要将其形状调整为 [12, 5]，可以使用 view 或 reshape。

# 使用 view
reshaped_tensor_view = tensor.view(-1, 5)
print("View tensor shape:", reshaped_tensor_view.shape)  # 输出: torch.Size([12, 5])# 使用 reshape
reshaped_tensor_reshape = tensor.reshape(-1, 5)
print("Reshape tensor shape:", reshaped_tensor_reshape.shape)  # 输出: torch.Size([12, 5])

`view` 和 `reshape` 在具体应用中的参数解释

在序列标记分类任务中，我们通常需要将 logits 和标签调整为适合计算损失的形状。

假设 logits 的形状为 [batch_size, seq_len, num_labels]，我们希望将其调整为 [batch_size * seq_len, num_labels]，以便与标签 [batch_size * seq_len] 对应。

以下是使用 view 和 reshape 的示例：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification# 初始化模型和tokenizer
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForTokenClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=5)  # 假设有5个分类# 假设输入文本
text = "I love natural language processing."
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")# 获取模型输出
outputs = model(**inputs)
seq_logits = outputs.logits# 假设标签映射
tags_to_idx = {'O': 0, 'B-PER': 1, 'I-PER': 2, 'B-LOC': 3, 'I-LOC': 4}
tags = torch.tensor([[0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4]])  # 示例标签，形状为 (batch_size, seq_len)# 使用 reshape 调整形状
pred = seq_logits.reshape([-1, len(tags_to_idx)])
label = tags.reshape([-1])
ignore_index = tags_to_idx["O"]# 计算损失
criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=ignore_index)
loss = criterion(pred, label)
print("Loss with reshape:", loss.item())# 使用 view 调整形状
pred_view = seq_logits.view(-1, len(tags_to_idx))
label_view = tags.view(-1)# 计算损失
loss_view = criterion(pred_view, label_view)
print("Loss with view:", loss_view.item())

参数解释

seq_logits.reshape([-1, len(tags_to_idx)]) 和 seq_logits.view(-1, len(tags_to_idx)])：
- -1：表示这个维度的大小由其他维度自动推断。这里是将 [batch_size, seq_len, num_labels] 调整为 [batch_size * seq_len, num_labels]。
- len(tags_to_idx)：表示 num_labels，即分类的数量。

更多示例

高维张量示例

假设有一个四维张量，形状为 [2, 2, 3, 4]，我们希望将其调整为 [4, 3, 4]：

import torchtensor = torch.randn(2, 2, 3, 4)
print("Original shape:", tensor.shape)  # 输出: torch.Size([2, 2, 3, 4])# 使用 view 调整形状
view_tensor = tensor.view(4, 3, 4)
print("View tensor shape:", view_tensor.shape)  # 输出: torch.Size([4, 3, 4])# 使用 reshape 调整形状
reshape_tensor = tensor.reshape(4, 3, 4)
print("Reshape tensor shape:", reshape_tensor.shape)  # 输出: torch.Size([4, 3, 4])

非连续内存示例

import torchtensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
transpose_tensor = tensor.t()  # 转置张量
print("Transpose shape:", transpose_tensor.shape)  # 输出: torch.Size([3, 2])# 使用 view（会报错，因为内存不连续）
try:view_tensor = transpose_tensor.view(-1)
except RuntimeError as e:print("Error using view:", e)# 使用 contiguous 方法确保内存连续
contiguous_tensor = transpose_tensor.contiguous()
view_tensor = contiguous_tensor.view(-1)
print("Contiguous view tensor:", view_tensor)
print("Contiguous view tensor shape:", view_tensor.shape)  # 输出: torch.Size([6])# 使用 reshape
reshape_tensor = transpose_tensor.reshape(-1)
print("Reshape tensor:", reshape_tensor)
print("Reshape tensor shape:", reshape_tensor.shape)  # 输出: torch.Size([6])