在他们的 API v4 中，torch 引入了reshape()，更加符合 numpy 的风格。以前，改变火炬张量的形状是通过view().
我想知道是否view()现在将被弃用并查看docs https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html#torch.Tensor.view。事实证明reshape()不仅仅是 numpy 友好的别名view()，实际上，它有不同的语义。 Torch 尝试尽可能为您提供连续的内存。如果新的视图尺寸违反了连续性约束，则必须显式调用contiguous() before view(). Reshape即使违反此约束也会起作用，但会默默地复制数据。
这与 numpy 中的行为相同，其中reshape 也可以制作副本 https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.1/reference/generated/numpy.reshape.html#numpy-reshape.
一个问题view() vs reshape()火炬在这里：pytorch 中的 reshape 和 view 有什么区别？ https://stackoverflow.com/questions/49643225/whats-the-difference-between-reshape-and-view-in-pytorch
如果您需要副本，请使用clone() 如果您需要相同的存储使用
看法（）。 reshape() 的语义是它可以共享也可以不共享
存储并且您事先不知道。
到目前为止，仅提供火炬view()。也许是故意迫使他们的开发人员关心内存布局。这让我想知道如何reshape() https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/reshape在张量流中工作。
在 torch 中，视图和副本之间的区别可能会产生复杂的错误。您假设张量共享数据，但事实并非如此。
在张量流中这个问题不应该存在。张量流张量是符号性的，不保存值。重塑只是张量流图中的一个操作。在评估图表时，占位符和变量中的数据不会改变，因此您正在处理的数据很清楚。
但我不知道这是否会损害性能。复制一个巨大的张量可能非常昂贵。使用时需要小心吗reshape()，不重复内存？
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