jax.numpy.reshape

内容

jax.numpy.reshape#

jax.numpy.reshape(a, shape=None, order='C', *, newshape=Deprecated, copy=None)[source]#

返回数组的重塑副本。

JAX 实现 numpy.reshape()，使用 jax.lax.reshape() 实现。

参数:

  • a (ArrayLike) – 要重塑的输入数组

  • shape (DimSize | Shape | None | None) – 给出新形状的整数或整数序列，必须与输入数组的大小匹配。如果任何单个维度的大小为 -1，则将用一个值替换它，以使输出具有正确的大小。

  • order (str) – 'F' 或 'C'，指定重塑应用列主序（Fortran 风格，"F"）还是行主序（C 风格，"C"）；默认值为 "C"。JAX 不支持 order="A"。

  • copy (bool | None | None) – JAX 未使用；JAX 始终返回副本，但在 JIT 下，编译器可能会优化掉此类副本。

  • newshape (DimSize | Shape | DeprecatedArg) – shape 参数的弃用别名。如果使用，将导致 DeprecationWarning。

返回:

具有指定形状的输入数组的重塑副本。

返回类型:

数组

笔记

与 numpy.reshape() 不同，jax.numpy.reshape() 将返回输入数组的副本，而不是视图。但是，在 JIT 下，编译器将在可能的情况下优化掉此类副本，因此在实践中不会影响性能。

另请参阅

示例

>>> x = jnp.array([[1, 2, 3],
...                [4, 5, 6]])
>>> jnp.reshape(x, 6)
Array([1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=int32)
>>> jnp.reshape(x, (3, 2))
Array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]], dtype=int32)

您可以使用 -1 自动计算与输入大小一致的形状

>>> jnp.reshape(x, -1)  # -1 is inferred to be 6
Array([1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=int32)
>>> jnp.reshape(x, (-1, 2))  # -1 is inferred to be 3
Array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]], dtype=int32)

重塑中轴的默认顺序是 C 样式的逐行主序。要使用 Fortran 样式的逐列主序，请指定 order='F'

>>> jnp.reshape(x, 6, order='F')
Array([1, 4, 2, 5, 3, 6], dtype=int32)
>>> jnp.reshape(x, (3, 2), order='F')
Array([[1, 5],
       [4, 3],
       [2, 6]], dtype=int32)

为了方便起见，此功能也可以通过 jax.Array.reshape() 方法获得

>>> x.reshape(3, 2)
Array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]], dtype=int32)
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