我目前正在使用tensor.resize（）函数将张量调整为新的形状t = t.resize(1, 2, 3)。
这给了我一个过时的警告：
不推荐使用非原位调整大小
因此，我想切换到该tensor.resize_()功能，这似乎是适当的就地替换。但是，这给我留下了
无法调整需要毕业的变量的大小
错误。我可以回到
from torch.autograd._functions import Resize
Resize.apply(t, (1, 2, 3))
tensor.resize（）这样做是为了避免过时警告。这似乎不是一个合适的解决方案，但对我来说却是一个hack。tensor.resize_()在这种情况下，我该如何正确利用？