pytorch view(): argument ‘size‘ (position 1) must be tuple of ints, not Tensor

淡淡的烟草味﹌ 2024-02-18 11:00 159阅读 0赞

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pytorch view()函数错误解决

错误示例

错误原因

解决方法

结论

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### pytorch view()函数错误解决 ###

在使用pytorch进行深度学习任务时，经常会用到`view()`函数来改变张量的形状(shape)。然而，在使用`view()`函数时，有时候可能会遇到以下错误信息：

plaintextCopy codeTypeError: view(): argument 'size' (position 1) must be tuple of ints, not Tensor

这个错误信息通常发生在我们试图传递一个张量(Tensor)作为参数而不是一个元组(tuple)来改变张量的形状。在本篇博客中，我们将讨论如何解决这个错误。

### 错误示例 ###

让我们先看一个具体的例子：

pythonCopy codeimport torch
    import torch.nn as nn
    # 创建一个张量
    x = torch.randn(4, 3, 32, 32)
    # 定义一个全连接层
    fc = nn.Linear(3*32*32, 10)
    # 改变张量的形状
    x = x.view(fc.weight.size())

上述代码中，我们首先创建了一个4维张量`x`，然后定义了一个全连接层`fc`。最后，我们试图使用`view()`函数来改变张量`x`的形状为`fc.weight`的形状。 然而，当我们运行上述代码时，会抛出一个`TypeError`错误，提示我们传递给`view()`函数的参数类型错误。

### 错误原因 ###

导致这个错误的原因是因为在`view()`函数中，参数`size`需要是一个元组(tuple)，而不是一个张量(Tensor)。

### 解决方法 ###

要解决这个错误，我们需要将需要改变形状的张量大小以元组的形式传递给`view()`函数。 在上述例子中，我们想要将张量`x`的形状改变成`fc.weight`的形状。为了解决错误，我们可以使用`size()`方法获取`fc.weight`的形状，并将其作为参数传递给`view()`函数。 下面是修改后的代码：

通过使用`size()`方法获取`fc.weight`的形状并将其作为参数传递给`view()`函数，我们成功解决了错误。

### 结论 ###

当使用pytorch的`view()`函数时，确保参数`size`是一个元组(tuple)而不是一个张量(Tensor)。如果遇到`TypeError: view(): argument 'size' (position 1) must be tuple of ints, not Tensor`错误，使用`size()`方法获取目标形状，并将其作为参数传递给`view()`函数即可解决该错误。

在图像特征提取任务中，我们经常使用卷积神经网络（CNN）来提取图像的特征表示。在使用CNN时，我们通常将图像数据作为输入，通过网络层进行卷积和池化操作，最终得到图像的特征。 假设我们使用一个预训练好的CNN模型来提取图像特征，但是我们想要将提取的特征进行进一步的处理。在处理之前，我们需要将特征张量进行形状调整，以适应后续的操作。 让我们以一个示例代码来说明如何使用pytorch的`view()`函数来调整特征张量的形状：

pythonCopy codeimport torch
    import torch.nn as nn
    # 加载预训练的CNN模型
    pretrained_model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
    # 定义一个新的全连接层
    fc = nn.Linear(512, 10)
    # 创建一个示例图像
    image = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 1张RGB图像，大小为224x224
    # 使用预训练模型提取特征
    features = pretrained_model(image)
    # 打印特征张量的形状
    print(features.shape)  # 输出：torch.Size([1, 512, 7, 7])
    # 调整特征张量的形状
    features = features.view(features.size(0), -1)  # 将特征张量的后两个维度展平成一维
    # 打印调整后特征张量的形状
    print(features.shape)  # 输出：torch.Size([1, 25088])
    # 使用新的全连接层处理特征张量
    output = fc(features)
    # 打印输出的形状（为了简化，这里不包含softmax等操作）
    print(output.shape)  # 输出：torch.Size([1, 10])

在上述示例代码中，我们首先使用`torchvision.models`模块加载了一个预训练的ResNet-18模型。然后，我们创建了一个示例图像，并通过预训练模型提取了特征。特征张量 `features`的形状是 `[1, 512, 7, 7]`，其中`1`表示批处理大小，`512`为通道数，`7x7`为特征图的大小。 接下来，我们使用`view()`函数对特征张量进行形状调整，将后两个维度展平成一维。我们通过`features.size(0)`获取批处理大小，并将其与`-1`组合使用，表示自动计算展平后的维度大小。调整后的特征张量的形状变为 `[1, 25088]`，其中`25088 = 512 x 7 x 7`。 最后，我们创建了一个全连接层`fc`，并将调整后的特征张量作为输入进行处理。输出的形状为`[1, 10]`，表示我们的模型将图像映射到`10`个类别的概率分布上。

`view()`是PyTorch中用于改变张量形状的函数，它返回一个新的张量，该张量与原始张量共享数据，但形状不同。通过改变张量的形状，我们可以重新组织张量中的元素，以适应不同的计算需求。 使用`view()`函数可以进行以下操作:

1.  改变张量的维数和大小：我们可以通过`view()`函数增加或减少张量的维数，以及改变每个维度的大小。
2.  展平多维张量：`view()`函数可以将多维张量展平成一维张量，将多维的元素排列成一维的顺序。
3.  收缩和扩展维度：我们可以使用`view()`函数在张量的某些维度上收缩或扩展维度的大小。 使用`view()`函数的基本语法如下：

pythonCopy codenew_tensor = tensor.view(*shape)

其中，`tensor`是原始张量，`shape`是一个可变参数，用于指定新张量的形状。`shape`应该是一个与原始张量具有相同元素数量的形状。`*`是将`shape`参数展开的语法。 值得注意的是，使用`view()`函数时，原始张量与新张量共享相同的数据存储空间，即改变新张量的形状不会改变底层数据的存储方式。因此，如果对新张量进行修改，原始张量的值也会改变。 下面是几个示例来介绍`view()`函数的使用：

1.  改变张量的维数和大小：

pythonCopy codeimport torch
    x = torch.randn(2, 3, 4)  # 创建一个形状为(2, 3, 4)的张量
    y = x.view(2, 12)  # 改变形状为(2, 12)
    z = x.view(-1, 8)  # 将维度大小自动计算为(6, 8)
    print(x.size())  # 输出：torch.Size([2, 3, 4])
    print(y.size())  # 输出：torch.Size([2, 12])
    print(z.size())  # 输出：torch.Size([6, 8])

1.  展平多维张量：

pythonCopy codeimport torch
    x = torch.randn(2, 3, 4)  # 创建一个形状为(2, 3, 4)的张量
    y = x.view(-1)  # 展平成一维张量
    print(x.size())  # 输出：torch.Size([2, 3, 4])
    print(y.size())  # 输出：torch.Size([24])

1.  收缩和扩展维度：

pythonCopy codeimport torch
    x = torch.randn(2, 3, 4)  # 创建一个形状为(2, 3, 4)的张量
    y = x.view(1, 2, 3, 4)  # 在前面插入一个长度为1的维度
    z = x.view(2, 1, 3, 4)  # 在中间插入一个长度为1的维度
    print(x.size())  # 输出：torch.Size([2, 3, 4])
    print(y.size())  # 输出：torch.Size([1, 2, 3, 4])
    print(z.size())  # 输出：torch.Size([2, 1, 3, 4])

在实际使用中，`view()`函数经常与其他操作（如卷积、池化、全连接等）连续使用，以满足不同计算任务的需求。