我們已經知道pytorch的tensor由“頭信息區”和“storage”兩部分組成，其中tensor的實際數據是以壹維數組（storage）的方式存於某個連續的內存中的。。
view 從字面意思上就是“ 視圖 ”的意思，就是將原tensor以某種排列方式展示給我們， view()不會改變原storage、也不會新建storage，只新建頭信息區 。
本質上， view()返回的是針對壹維storage的某種排列視圖，並且這種視圖只能是連續、等距切分storage再連續豎向疊加形成的視圖，不能跳躍式切分 ，如下圖例子。
註意：如果tensor是不連續的，則不能使用view()（ /p/51678ea7a959 ）。
我們知道，tensor不連續是不能使用 view() 方法的。
只有將不連續tensor轉化為連續tensor（利用contiguous()， /p/51678ea7a959 ）後，才能使用view()。
reshape()正是先完成連續化，然後再進行view() 。
reshape() 和 view() 的區別：
（1）當 tensor 滿足連續性要求時，reshape() = view()，和原來 tensor ***用存儲區；
（2）當 tensor不滿足連續性要求時，reshape() = **contiguous() + view()，會產生有新存儲區的 tensor，與原來tensor 不***用存儲區。
前面說到的 view()和reshape()都必須要用到全部的原始數據，比如妳的原始數據只有12個，無論妳怎麽變形都必須要用到12個數字，不能多不能少。因此妳就不能把只有12個數字的 tensor 強行 reshap 成 2×5 的。
但是 resize_() 可以做到，無論原始存儲區有多少個數字，我都能變成妳想要的維度，數字不夠怎麽辦？隨機產生湊！數字多了怎麽辦？就取我需要的部分！
1.截取時：
會改變原tensor a，但不會改變storage（地址和值都不變），且a和b***用storage（這裏是2638930351680
）。
2.添加時：會改變原tensor a，且會改變storage（地址和值都變），但a和b還是***用storage（這裏是2638924338752
）。