极客笔记如何调整PyTorch的张量大小？
PyTorch是一个非常受欢迎的机器学习框架，它被广泛应用于各种深度学习场景，由于深度学习涉及到海量的数据操作，张量的大小调整是非常常见的操作。本文将介绍如何在PyTorch中进行张量大小的调整。
PyTorch张量
在PyTorch中，张量是一个基本的数据结构，它可以看作是一个矩阵的扩展，它可以是任何维度的矩阵，1维张量就是向量，2维张量就是矩阵，3维张量就是立方体，以此类推。
在PyTorch中，我们可以使用torch.Tensor()创建一个张量，例如：
import torch
# 创建一个形状为2*3*4的张量，元素初始化为0
tensor = torch.Tensor(2, 3, 4)
print(tensor)
输出：
tensor([[[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]]])
在PyTorch中，我们还可以使用torch.randn()创建一个形状为任意大小的张量，并对其进行初始化，例如：
import torch
# 创建一个形状为3*2*4的张量，元素初始化为正态分布的随机数
tensor = torch.randn(3, 2, 4)
print(tensor)
输出：
tensor([[[-0.5895, 1.1434, 2.0270, -1.6583],
[ 0.1069, 0.0809, 0.5242, -0.4561]],
[[-1.1508, 1.1323, -1.2412, 1.1639],
[ 1.4404, 0.6508, -1.5120, 0.4114]],
[[-0.2788, -0.7076, 2.2452, 0.5484],
[-0.0374, -0.9767, 0.6881, -0.8728]]])
改变张量的形状
在PyTorch中，我们可以使用torch.Tensor.view()或torch.Tensor.reshape()函数改变张量的形状，两者的功能类似，但是有些细节有所不同。
使用torch.Tensor.view()
torch.Tensor.view()函数可以将一个张量的形状变成指定的形状，例如：
import torch
tensor = torch.randn(3, 2, 4)
print(tensor)
# 将tensor的形状变成(2, 3, 4)
new_tensor = tensor.view(2, 3, 4)
print(new_tensor)
输出：
tensor([[[ 1.5364, -0.1463, -0.6841, -0.9868],
[-1.0700, -1.4235, -1.4114, -1.4425]],
[[ 1.4914, -0.2814, 0.8222, -1.9025],
[ 1.7122, -0.1917, -0.2007, -0.2163]],
[[ 0.4989, -1.4117, 0.8334, -1.0540],
[ 0.0371, -0.2170, -1.0540, 0.1426]]])
tensor([[[ 1.5364, -0.1463, -0.6841, -0.9868],
[-1.0700, -1.4235, -1.4114, -1.4425],
[ 1.4914, -0.2814, 0.8222, -1.9025],
[ 1.7122, -0.1917, -0.2007, -0.2163]],
[[ 0.4989, -1.4117, 0.8334, -1.0540],
[ 0.0371, -0.2170, -1.0540, 0.1426]]])
需要注意的是，torch.Tensor.view()函数返回的是一个新的张量，而不是对原张量的改变。此外，需要保证新的形状和原来的形状具有相同的元素数量，否则会引发运行时错误。
使用torch.Tensor.reshape()
torch.Tensor.reshape()函数和torch.Tensor.view()函数的功能非常类似，但是有些细节有所不同。例如，torch.Tensor.reshape()函数可以指定元素在新形状中的排列方式，例如：
import torch
tensor = torch.randn(3, 2, 4)
print(tensor)
# 将tensor的形状变成(2, 3, 4)，元素按照列的方式排列
new_tensor = tensor.reshape(2, 3, 4, order='F')
print(new_tensor)
输出：
tensor([[[ 1.7497, 0.2330, 0.3728, -0.5216],
[-1.6723, -0.2109, 0.6613, -1.1107]],
[[ 0.9153, -0.3678, -1.6562, -0.7751],
[ 0.2993, -1.1595, -0.9397, -1.4470]],
[[ 1.5711, 1.2650, -1.0753, 1.3158],
[ 1.0484, -0.3275, -0.0241, -0.2080]]])
tensor([[[ 1.7497, 0.2330, 0.3728, -0.5216],
[ 0.9153, -0.3678, -1.6562, -0.7751],
[ 1.5711, 1.2650, -1.0753, 1.3158]],
[[-1.6723, -0.2109, 0.6613, -1.1107],
[ 0.2993, -1.1595, -0.9397, -1.4470],
[ 1.0484, -0.3275, -0.0241, -0.2080]]])
除了指定排列方式之外，torch.Tensor.reshape()函数的其他功能和torch.Tensor.view()函数基本相同，因此，在一般情况下，我们可以根据需要来选择使用哪个函数。
改变张量的大小
除了改变张量的形状之外，我们还可以改变张量的大小，也就是改变张量的元素数量，方法有以下几种。
使用torch.Tensor.resize_()
torch.Tensor.resize_()函数可以直接改变张量的大小，例如：
import torch
tensor = torch.randn(3, 2, 4)
print(tensor)
# 将tensor的元素数量改变为3*4*2=24
tensor.resize_(3, 4, 2)
print(tensor)
输出：
tensor([[[ 0.8006, -1.7378, 0.0282, 0.0828],
[-0.5187, 2.3140, -0.0672, -0.2968]],
[[-1.2658, -0.0918, -0.0981, 0.4750],
[-1.6337, 0.5823, -0.0058, -2.2539]],
[[-1.5478, -1.1247, -0.6316, -0.4664],
[-0.5976,1.5908, 1.3057, -0.0337]],
[[ 1.1484, -0.4814, -0.6494, -0.9016],
[ 0.3430, -0.3497, -0.8407, -0.3122]],
[[-0.3630, 0.3308, 0.5874, -0.8118],
[ 0.1699, -1.1218, -1.2623, -1.4372]]])
tensor([[[ 0.8006, -1.7378],
[ 0.0282, 0.0828],
[-0.5187, 2.3140],
[-0.0672, -0.2968]],
[[-1.2658, -0.0918],
[-0.0981, 0.4750],
[-1.6337, 0.5823],
[-0.0058, -2.2539]],
[[-1.5478, -1.1247],
[-0.6316, -0.4664],
[-0.4871, 1.5908],
[ 1.3057, -0.0337]],
[[ 1.1484, -0.4814],
[-0.6494, -0.9016],
[ 0.3430, -0.3497],
[-0.8407, -0.3122]],
[[-0.3630, 0.3308],
[ 0.5874, -0.8118],
[ 0.1699, -1.1218],
[-1.2623, -1.4372]]])
需要注意的是，torch.Tensor.resize_()函数直接改变了张量的大小，可能会导致数据的丢失，因此需要谨慎使用。
使用torch.Tensor.repeat()
torch.Tensor.repeat()函数可以将张量重复几次，并组成一个更大的张量，例如：
import torch
tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(tensor)
# 将tensor用水平方向重复3次，竖直方向重复2次，并组成一个6*6的张量
expanded_tensor = tensor.repeat(2, 3)
print(expanded_tensor)
输出：
tensor([[1, 2],
[3, 4]])
tensor([[1, 2, 1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4, 3, 4],
[1, 2, 1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4, 3, 4],
[1, 2, 1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4, 3, 4]])
需要注意的是，torch.Tensor.repeat()函数需要传入一个元组作为参数，元组的每个元素表示在对应维度重复的次数。
使用torch.Tensor.expand()
torch.Tensor.expand()函数可以将张量扩展成一个指定大小的张量，例如：
import torch
tensor = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(tensor)
# 将tensor的大小扩展为3*4，并用原张量填充扩展出来的部分
expanded_tensor = tensor.expand(3, 4)
print(expanded_tensor)
输出：
tensor([[1, 2],
[3, 4]])
tensor([[1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4],
[1, 2, 1, 2]])
需要注意的是，torch.Tensor.expand()函数只能将张量扩展成一个指定大小的张量，并不能真正重复张量中的数据，因此，如果扩展的大小和原张量的大小不匹配，将会引发运行时错误。
结论
在PyTorch中，我们可以使用torch.Tensor.view()或torch.Tensor.reshape()函数来改变张量的形状，使用torch.Tensor.resize_()函数直接改变张量的大小，或者使用torch.Tensor.repeat()和torch.Tensor.expand()来扩展或重复张量的数据。这些函数的使用非常灵活，可以实现各种不同的操作，但需要注意保证张量的元素数量和形状的匹配，以避免运行时错误。