【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法
PyTorch 中改变张量形状的几种方法在深度学习领域，PyTorch 是一个广泛使用的框架，它提供了丰富的API来处置惩罚张量（tensor）。在模型开发过程中，我们经常须要改变张量的形状以满足特定的需求。本文将介绍在 PyTorch 中改变张量形状的几种方法，并给出推荐的使用场景。好比：我们想合并一个张量的最后两个维度。
一、方法
1. 使用 reshape 方法
reshape 方法可以改变张量的形状而不改变其数据。这是最常用的方法之一，因为它不要求原始张量在内存中是一连的。
import torch
# 创建一个随机初始化的张量
keycache = torch.rand()
# 使用 reshape 改变形状
keycache_reshaped = keycache.reshape(keycache.size(0), keycache.size(1), -1)
print(keycache_reshaped.shape)
在上面的代码中，我们通过指定前两个维度的巨细，并使用 -1 自动计算最后一个维度的巨细，来改变张量的形状。
2. 使用 view 方法
view 方法与 reshape 类似，但它要求原始张量在内存中是一连的。假如张量是一连的，view 可以更高效地工作。
# 使用 view 改变形状
keycache_reshaped = keycache.view(keycache.size(0), keycache.size(1), -1)
print(keycache_reshaped.shape)
二、技巧
1. 解包获取维度巨细
可以通过解包操作直接从张量的 size 属性中获取维度的巨细，然后使用这些值来改变形状。
# 使用解包操作获取维度大小并改变形状
# 使用 _ 来忽略不需要的维度，因为这里我们只关心前两个维度。
n, m, _, _ = keycache.size()
keycache_reshaped = keycache.reshape(n, m, -1)
print(keycache_reshaped.shape)
这种方法在代码中更简洁，而且当只须要部分维度的巨细时非常有用。
2. 切片获取维度巨细
另一种简洁的方法是使用切片解包来获取维度巨细，然后再使用 reshape。
这里的 * 操作符用于解包 keycache.shape[:2] 这个元组，将元组中的元素作为独立的参数传递给 reshape 方法。此中前两个维度保持不变，最后一个维度由 -1 自动计算，以保持元素总数不变。
# 使用切片和 reshape 改变形状
keycache_reshaped = keycache.reshape(*keycache.shape[:2], -1)
print(keycache_reshaped.shape)
这种方法不仅代码更简洁，而且易于理解。
三、推荐
选择哪种方法取决于你的具体需求。假如你不确定张量是否在内存中一连，大概不关心性能，那么 reshape 方法是一个更安全的选择。假如你确信张量是一连的，而且须要最优性能，那么 view 方法可能是最佳选择。
总之，这几种方法各有千秋，你可以根据实际情况和个人偏好来选择使用。
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