這篇文章主要為大家展示了“pytorch如何在sequential中使用view來reshape”，內(nèi)容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學習一下“pytorch如何在sequential中使用view來reshape”這篇文章吧。

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pytorch中view是tensor方法，然而在sequential中包裝的是nn.module的子類，

因此需要自己定義一個方法：

import torch.nn as nn
class Reshape(nn.Module):
 def __init__(self, *args):
  super(Reshape, self).__init__()
  self.shape = args

 def forward(self, x):
  # 如果數(shù)據(jù)集最后一個batch樣本數(shù)量小于定義的batch_batch大小，會出現(xiàn)mismatch問題?？梢宰约盒薷南拢缰粋魅牒竺娴膕hape，然后通過x.szie(0)，來輸入。
  return x.view(self.shape)

class Reshape(nn.Module):
 def __init__(self, *args):
  super(Reshape, self).__init__()
  self.shape = args
 def forward(self, x):
  return x.view((x.size(0),)+self.shape)

以上是“pytorch如何在sequential中使用view來reshape”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！

網(wǎng)站標題：pytorch如何在sequential中使用view來reshape-創(chuàng)新互聯(lián)
文章轉(zhuǎn)載：http://weahome.cn/article/dsjdji.html