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这篇文章主要为大家展示了“pytorch如何在sequential中使用view来reshape”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“pytorch如何在sequential中使用view来reshape”这篇文章吧。
pytorch中view是tensor方法，然而在sequential中包装的是nn.module的子类，
因此需要自己定义一个方法：
import torch.nn as nn class Reshape(nn.Module): def __init__(self, *args): super(Reshape, self).__init__() self.shape = args def forward(self, x): # 如果数据集最后一个batch样本数量小于定义的batch_batch大小，会出现mismatch问题。可以自己修改下，如只传入后面的shape，然后通过x.szie(0)，来输入。 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来reshape”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
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