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這篇文章主要為大家展示了“pytorch如何在sequential中使用view來reshape”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“pytorch如何在sequential中使用view來reshape”這篇文章吧。
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): # 如果數據集最后一個batch樣本數量小于定義的batch_batch大小，會出現mismatch問題。可以自己修改下，如只傳入后面的shape，然后通過x.szie(0)，來輸入。 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)
以上是“pytorch如何在sequential中使用view來reshape”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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