关于einops rearrange与torch.view输出形状相同但内容不同的技术疑问

嘿，这个问题我之前踩过坑，一开始看着形状一样结果内容不一样，属实懵了半天！核心原因其实在于两者对张量元素的排列逻辑完全不同，跟内存布局直接相关，我给你拆解清楚：

首先得明确两个函数的本质：

• torch.view() 是个“偷懒”的重塑工具——它根本不会改变张量在内存里的存储顺序，只是换个方式解读现有数据的形状。它要求新形状的元素总数和原张量一致，而且如果原张量内存不连续，还得先调用.contiguous()才能用。
• einops.rearrange() 则是“认真”的重新排列——它会完全按照你指定的维度顺序，把元素在内存里重新洗牌，不管原张量的内存布局是什么样的。

结合你给出的LoFTR里的例子，我们把细节掰碎了看：
原张量 feature_c0 形状是 [1, 256, 60, 60]，也就是 (batch, channel, height, width)。

先看 rearrange(feature_c0, 'n c h w -> n (h w) c') #

这个写法的意思是：把每个空间位置 (h,w) 的所有通道元素打包成一组，然后把所有空间位置排成一个维度。具体来说：

• 新张量的第 i 个空间位置（也就是 (h w) 维度的第 i 项），对应的是原张量里 h = i//60、w = i%60 这个坐标点的256个通道值。
• 简单说就是按空间位置优先分组，每个位置管自己的所有通道。

再看 feature_c0.view(1, -1, 256) #

view 是严格遵循原张量的内存存储顺序来重塑的。原张量的内存顺序是 batch → channel → height → width，也就是先存完第一个通道的所有60×60个空间点，再存第二个通道的所有空间点，以此类推。
当你写成 view(1, -1, 256) 时，相当于先把整个张量拉成一维序列，再每256个元素分成一组：

• 新张量的第 i 组，对应的是原张量里所有通道的第 i 个空间点（这里的 i 是按 height→width 顺序数出来的第i个点）。
• 说白了就是按通道优先分组，每个组是所有通道的同一个空间点。

举个极简例子直观对比 #

把张量缩小成 [1, 2, 2, 2]（batch=1, channel=2, height=2, width=2），元素按内存顺序记为：
a(c0,h0w0)、b(c0,h0w1)、c(c0,h1w0)、d(c0,h1w1)、e(c1,h0w0)、f(c1,h0w1)、g(c1,h1w0)、h(c1,h1w1)

用 rearrange 后的结果是 [1,4,2]：

[
  [a,e],  # h0w0的两个通道
  [b,f],  # h0w1的两个通道
  [c,g],  # h1w0的两个通道
  [d,h]   # h1w1的两个通道
]

用 view(1,-1,2) 后的结果是 [1,4,2]：

[
  [a,b],  # c0的前两个空间点
  [c,d],  # c0的后两个空间点
  [e,f],  # c1的前两个空间点
  [g,h]   # c1的后两个空间点
]

这下就能明显看到，虽然形状完全一样，但每组里的元素天差地别！

最后给你个小总结 #

• 如果你的需求是把每个空间位置的所有通道聚在一起（比如LoFTR里做特征匹配时，通常需要每个空间点的特征向量），那就用 einops.rearrange，它能严格按你要的维度逻辑排列。
• 如果只是想在不打乱内存顺序的前提下改形状，再用 torch.view，但一定要注意原张量的内存连续性（可以用 .is_contiguous() 检查）。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Robin Müller