view在pytorch中是用來改變張量的shape的，簡單又好用。
pytorch中view的用法通常是直接在張量名後用.view呼叫，然後放入自己想要的shape。如
tensor_name.view(shape)
example:
1. 直接用法：
>>> x = torch.randn(4, 4)
>>> x.size()
torch.size([4, 4])
>>> y = x.view(16)
>>> y.size()
torch.size([16])
2. 強調某一維度的尺寸：
>>> z = x.view(-1, 8) # the size -1 is inferred from other dimensions
>>> z.size()
torch.size([2, 8])
3. 拉直張量：(直接填-1表示拉直， 等價於tensor_name.flatten())
>>> y = x.view(-1)
>>> y.size()
torch.size([16])
4. 做維度變換時不改變記憶體排列
>>> a = torch.randn(1, 2, 3, 4)
>>> a.size()
torch.size([1, 2, 3, 4])
>>> b = a.transpose(1, 2) # swaps 2nd and 3rd dimension
>>> b.size()
torch.size([1, 3, 2, 4])
>>> c = a.view(1, 3, 2, 4) # does not change tensor layout in memory
>>> c.size()
torch.size([1, 3, 2, 4])
>>> torch.equal(b, c)
false
注意最後的false，在張量b和c是不等價的。從這裡我們可以看得出來，view函式如其名，只改變「看起來」的樣子，不會改變張量在記憶體中的排列。
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