【pytorch】关于torch的view函数

看到这个函数我还以为是遍历矩阵中的元素,..

view函数的作用

在PyTorch中，view() 函数用于重塑（reshape）张量的维度，而不改变其底层数据。它类似于NumPy中的 reshape() 函数，但有一些细微差别。

核心功能

view() 的作用是将一个张量从一种形状转换为另一种形状，只要两种形状的元素总数相同。例如：

• 一个形状为 (2, 3) 的张量（6个元素）可以被重塑为 (6,)、(3, 2) 或 (1, 6) 等。

代码中的 view(-1, self.num_classes) 解析

在SSD损失函数的代码中：

conf_p = conf_data[(pos_idx+neg_idx).gt(0)].view(-1, self.num_classes)

• conf_data[(pos_idx+neg_idx).gt(0)]：筛选出所有正样本和负样本的置信度，得到一个形状为 (num_pos+num_neg, num_classes) 的张量。
• view(-1, self.num_classes)：将这个张量重塑为二维矩阵，其中：
  • -1 表示该维度的大小由PyTorch自动计算，确保总元素数不变。例如，如果原张量有1000个元素，num_classes=21，则 -1 会被计算为 1000 // 21 = 47（向下取整），但由于元素总数必须匹配，实际代码中 num_pos+num_neg 一定是 num_classes 的整数倍。
  • self.num_classes 表示第二维的大小为类别数，确保每行对应一个样本的各类别置信度。

为什么需要 view()？

在计算交叉熵损失时，PyTorch要求输入的预测值形状为 (N, C)，其中：

• N 是样本数（正样本+负样本）
• C 是类别数

通过 view(-1, self.num_classes)，代码确保了 conf_p 的形状符合 F.cross_entropy() 的输入要求。

示例说明

假设：

• 筛选后的样本有2000个（1000个正样本 + 1000个负样本）
• 类别数 num_classes=21

则：

• conf_data[(pos_idx+neg_idx).gt(0)] 的形状为 (2000, 21)
• view(-1, 21) 保持形状不变（因为 2000 = -1 * 21 不成立，实际代码中样本数必须是类别数的整数倍，否则会报错）

注意事项

1. 元素总数必须匹配：view() 要求新形状的元素总数与原张量相同，否则会抛出错误。
2. 连续内存要求：在某些情况下，张量需要是连续的（contiguous）才能使用 view()。如果遇到错误，可以先调用 contiguous() 再调用 view()，例如：tensor.contiguous().view(...)。
3. -1的含义：-1 表示该维度的大小由其他维度和元素总数自动推断，常用于批量处理或未知大小的输入。

在SSD损失函数中，view(-1, self.num_classes) 是确保分类损失计算正确的关键步骤，它将筛选后的样本组织成模型期望的格式。