回答
老师讲到torch中reshape和view是一样的，看了torch文档，并实践了一下，事实上还是有一点点区别的，区别在于被操作的那个tensor是否是连续的，当连续时两者一致，当不连续时reshape会返回新的tensor，该tensor与原来的再无关联，修改reshape返回的tensor不会变更原来的，比如：
a = t.rand(3,3)
b = a.permute(1,0)
c = b.reshape(9)
c【0】=100 #这里观察一下a,b对应位置的数值
评论
可以参考这个网页的第一个回答：https://stackoverflow.com/questions/49643225/whats-the-difference-between-reshape-and-view-in-pytorch view只能作用在连续的张量上（张量中元素的内存地址是连续的）。而reshape连续or非连续都可以。调用x.reshape的时候，如果x在内存中是连续的，那么x.reshape会返回一个view（原地修改，此时内存地址不变），否则就会返回一个新的张量（这时候内存地址变了）。所以推荐的做法是，想要原地修改就直接view，否则就先clone()再改。