pytorch学习笔记五：pytorch中reshape、view以及resize_之间的区别

这里以torch.Tensor下的reshape，view，resize_来举例

一、先来说一说reshape和view之间的区别

相同点：都是可以改变tensor的形状

不同点：

• .view()方法只能改变连续的(contiguous)张量，否则需要先调用.contiguous()方法；而.reshape()方法不受此限制；如果对 tensor 调用过 transpose, permute等操作的话会使该 tensor 在内存中变得不再连续。

• .view()方法返回的张量与原张量共享基础数据(存储器，注意不是共享内存地址)；.reshape()方法返回的可能是原张量的copy，也可能不是，这个我们不知道。

下面举个例子说明一下第一个不同点：

import torch

x = torch.randn