【深度学习基础】`view` 和 `reshape` 的参数详解
目录
- 基本概念
- 参数详解
- 示例
- `view` 和 `reshape` 在具体应用中的参数解释
- 参数解释
- 更多示例
- 高维张量示例
- 非连续内存示例
- 总结
基本概念
view
和 reshape
都用于调整张量的形状,它们的参数是新的形状,每个维度的大小可以指定为具体的数值或者 -1
。-1
表示这个维度的大小由张量的总元素数量自动推断。
参数详解
new_shape
:这是一个 tuple 或者一个 list,定义了新的形状。每个元素代表对应维度的大小。-1
:特殊值,表示该维度的大小由其他维度自动推断。
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])
总结
view
和reshape
参数:- 参数是一个 tuple 或者 list,定义新的形状。
-1
表示该维度的大小由其他维度自动推断。
view
的限制:要求输入张量是连续的。reshape
的灵活性:可以处理非连续内存的张量。
通过这些详细的例子和解释,你可以更好地理解如何使用 view
和 reshape
来调整张量的形状。
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SPI通信精粹:STM32微控制器驱动W25Q64存储器实战技巧
摘要 在嵌入式开发中,SPI通信是一种高效、灵活的串行通信方式,广泛应用于微控制器与外设之间的数据交换。W25Q64作为一种高性能的SPI Flash存储器,提供了8Mbit的存储容量,非常适合STM32微控制器使用。本文将分享使用STM32微控制器…...
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3、微服务设计为什么要选择DDD
微服务设计为什么要选择DDD 1 软件架构的演进史 在深入探讨为什么在微服务设计中选择领域驱动设计(DDD)之前,我们先来了解一下软件架构的发展和演变历史。软件架构的演进通常与设备和技术的发展密切相关,随着设备和技术的不断进…...
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JAVA连接FastGPT实现流式请求SSE效果
FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排,从而实现复杂的问答场景! 一、先看效果 真正实流式请求,SSE效果,SSE解释&am…...
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linux和mysql基础指令
Linux中nano和vim读可以打开记事文件。 ifdown ens33 ifup ens33 关闭,开启网络 rm -r lesson1 gcc -o code1 code1.c 编译c语言代码 ./code1 执行c语言代码 rm -r dir 删除文件夹 mysql> show databases-> ^C mysql> show databases; -------…...
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贾樟柯的县城电影,我现在才看懂
如果说县城是贾樟柯电影的万年背景板,那“飘”就是电影中人物命运恒定的基调。第五代及之前的中国导演,不少都将县城放在镜头中心。但提到关于县城的电影,我们想到的*个名字,总还是贾樟柯——他可能是中国最热衷于以县城作背景的导演。早期的“故乡三部曲”《小武》《站台》…...
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低空经济发展加速碳纤维行业迎增量市场
近日,小鹏汇天旅航者X2在廊坊市成功完成首飞,标志着载人低空飞行器在京津冀地区实现首飞。根据德邦证券的测算,单台eVTOL对碳纤维的需求为100公斤至400公斤。业内人士表示,低空经济腾飞将为碳纤维复合材料带来增量市场,碳纤维行业有望迎来爆发式增长。利好政策频出2024年中…...
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五菱高管发文“明年更卷”,消费者:车市越卷,我越幸福
日前,上汽通用五菱品牌事业部副总经理周钘在社交平台上发文称,“2024年初至今,宝骏停掉了所有的市场费用。企业认为如果产品、市场、渠道三者节奏都不对则是‘白费’”,“虽然今年行业确实卷,明年会更卷,但我们所有准备”。周钘从车企的角度,说出了车市竞争的残酷。不仅…...
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姜堰开发区紧扣“三个一”扎实开展防灾减灾宣传活动
近日,姜堰经济开发区结合区域特点,围绕“人人讲安全、个个会应急——着力提升基层防灾避险能力”宣传主题,开展“三个一”宣传活动,包括“一场防灾减灾科普宣教、一次防灾减灾应急演练和一次主题宣传进社区活动”,以点带面,全方位宣传灾害知识和防范技能,提升公众应急避…...
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Open3D-Geometry-2:Mesh网格的一些基础操作示例
0. 引言 Open3D 有一个名为 的 3D 三角形网格数据结构TriangleMesh。下面的代码显示了如何从ply文件中读取三角形网格并打印其顶点和三角形。 import open3d as o3d import numpy as npprint("Testing mesh in Open3D...") armadillo_mesh = o3d.data.ArmadilloMes…...
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jmeter多用户并发登录教程
有时候为了模拟更真实的场景,在项目中需要多用户登录操作,大致参考如下 jmx脚本:百度网盘链接 提取码:0000 一: 单用户登录 先使用1个用户登录(先把1个请求调试通过) 发送一个登录请求&…...