resize_()的基本用法

1.tensor.resize_()

import torch
x = torch.Tensor([[1, 2], [4, 5], [7, 8], [9, 0]])
print(x)

输出>>
 1  2
 4  5
 7  8
 9  0
[torch.FloatTensor of size 4x2]

实际的数据的size是4*2

x.resize_(2, 2)
print(x)

输出>>
 1  2
 4  5
[torch.FloatTensor of size 2x2]

当设置为2,2时，全部的数据被当成list，选取前面的四个作为输出

x.resize_(2, 3)
print(x)

输出>>
 1  2  4
 5  7  8
[torch.FloatTensor of size 2x3]

当设置为2,3时，全部的数据被当成list，选取前面的六个作为输出

x.resize_(2, 4)
print(x)

 1  2  4  5
 7  8  9  0
[torch.FloatTensor of size 2x4]

x.resize_(2, 5)
print(x)

输出>>
 1.0000  2.0000  4.0000  5.0000  7.0000
 8.0000  9.0000  0.0000  0.0000  0.0000
[torch.FloatTensor of size 2x5]

当设置为2,5时，实际的数据小于设置的大小，就在后面补0