pytorch 在sequential中使用view來(lái)reshape的例子
pytorch中view是tensor方法,然而在sequential中包裝的是nn.module的子類,
因此需要自己定義一個(gè)方法:
import torch.nn as nn class Reshape(nn.Module): def __init__(self, *args): super(Reshape, self).__init__() self.shape = args def forward(self, x): # 如果數(shù)據(jù)集最后一個(gè)batch樣本數(shù)量小于定義的batch_batch大小,會(huì)出現(xiàn)mismatch問(wèn)題??梢宰约盒薷南?,如只傳入后面的shape,然后通過(guò)x.szie(0),來(lái)輸入。 return x.view(self.shape)
class Reshape(nn.Module): def __init__(self, *args): super(Reshape, self).__init__() self.shape = args def forward(self, x): return x.view((x.size(0),)+self.shape)
以上這篇pytorch 在sequential中使用view來(lái)reshape的例子就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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