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：

1. import torch
3. # 假设一个二维张量 target
4. target = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
6. print("原始 target 张量:")
7. print(target)
8. print("target 的形状:", target.shape)
10. # 使用 reshape(-1) 将二维张量变为一维
11. reshaped_target = target.reshape(-1)
13. print("\n使用 reshape(-1) 后的 target 张量:")
14. print(reshaped_target)
15. print("reshaped_target 的形状:", reshaped_target.shape)

复制代码

输出结果：

1. 原始 target 张量:
2. tensor([[1, 2, 3],
3.         [4, 5, 6]])
4. target 的形状: torch.Size([2, 3])
6. 使用 reshape(-1) 后的 target 张量:
7. tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])
8. reshaped_target 的形状: torch.Size([6])

复制代码

表明：

• 原始的 target 是一个 2x3 的二维张量，形状为 [2, 3]。
  
• 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 [6]。
  

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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