pytorch如何在sequential中使用view来reshape

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pytorch中view是tensor方法，然而在sequential中包装的是nn.module的子类，

因此需要自己定义一个方法：

import torch.nn as nn
class Reshape(nn.Module):
 def __init__(self, *args):
  super(Reshape, self).__init__()
  self.shape = args

 def forward(self, x):
  # 如果数据集最后一个batch样本数量小于定义的batch_batch大小，会出现mismatch问题。可以自己修改下，如只传入后面的shape，然后通过x.szie(0)，来输入。
  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来reshape”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注行业资讯频道！