reshape(-1)
target.reshape(-1) 的作用是将多维张量变成一维张量，特殊是在你有一个二维或更高维度的张量时，reshape(-1) 可以将它压平为一维。我们通过以下例子展示 reshape(-1) 的结果：import torch
# 假设一个二维张量 target
target = torch.tensor([, ])
print("原始 target 张量:")
print(target)
print("target 的形状:", target.shape)
# 使用 reshape(-1) 将二维张量变为一维
reshaped_target = target.reshape(-1)
print("\n使用 reshape(-1) 后的 target 张量:")
print(reshaped_target)
print("reshaped_target 的形状:", reshaped_target.shape)
输出结果：
原始 target 张量:
tensor([,
])
target 的形状: torch.Size()
使用 reshape(-1) 后的 target 张量:
tensor()
reshaped_target 的形状: torch.Size()
表明：
[*]原始的 target 是一个 2x3 的二维张量，形状为 。
[*]通过 target.reshape(-1)，这个二维张量被压平为一维，变成了一个长度为 6 的一维张量，形状为 。
reshape(-1) 通常用于将多维数据转换为一维数据，在某些操纵中（如创建掩码、计算损失等）需要使用这种压平的形式。
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