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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)
以上这篇pytorch 在sequential中使用view来reshape的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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暂无pytorch 在sequential中使用view来reshape的例子的评论...
RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。