numpy整形函数的PyTorch等价

是torch.view()函数。

torch.view()函数是PyTorch中用于整形张量形状的函数。它类似于numpy中的reshape()函数，可以重新排列张量的维度。这个函数接受一个元组作为参数，其中包含了新的形状。

优势：

1. 灵活性：torch.view()函数可以方便地改变张量的形状，以满足不同计算需求。
2. 内存共享：整形操作不会创建新的内存，而是共享相同的数据，因此运行效率较高。

应用场景：

1. 数据预处理：当处理数据时，可能需要将数据重塑为特定的形状以适应模型输入的要求。
2. 模型操作：在神经网络模型中，有时需要调整各层之间的形状以适应不同的网络结构。

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