Вид без копии данных в PyTorch

Метод view задаёт новую форму тому же тензору: число элементов не меняется, данные в памяти те же. Это вид без копии - меняется только способ разложить значения по осям.

Таблицу из двух рядов по три числа можно оформить как три ряда по два. Создадим тензор и применим view:

import torch

grid = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
ordered = grid.view(3, 2)
print(ordered)

Ту же последовательность можно показать одним длинным рядом:

import torch

grid = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
flat = grid.view(6)
print(flat) # выведет tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])

Вид ссылается на те же ячейки, что и исходный тензор. Запись через вид меняет и исходные данные:

import torch

base = torch.tensor([10, 20, 30, 40, 50, 60])
table = base.view(2, 3)
table[1, 0] = 99
print(base) # выведет tensor([10, 20, 30, 99, 50, 60])

Соберите таблицу из рядов [1, 2, 3] и [4, 5, 6] и выведите те же числа как три ряда по два значения.

Соберите ряд из чисел 2, 4, 6 и 8 и выведите его как таблицу из двух рядов по два числа.

Создайте ряд из шести последовательных целых, начиная с 0, оформите его как таблицу 2 на 3, измените число в последней ячейке на 99 и выведите исходный ряд.