# 连续扩维,然后再对某个维度进行扩张 print(b.unsqueeze(1).unsqueeze(2).unsqueeze(0).shape) # 输出结果=== b.shape torch.Size([2]) tensor([[1.2000, 2.3000]]) tensor([[1.2000], [2.3000]]) torch.Size([1, 2, 1, 1]) 2.挤压维度 函数:squeeze()说明:主要对数据的维度进行压缩,去掉维数...
1,张量扩增([expand](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.expand.html?highlight=expand), [repeat](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.repeat.html?highlight=repeat#torch.Tensor.repeat)) 2,维度扩展([unsqueeze](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.u...
1.1 torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int) torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int) 参数说明:self:输入的tensor数据,dim:要对哪个维度扩展就输入那个维度的整数,可以输入0,1,2…… 1.2Code 第一种方式,输入数据后直接加unsqueeze() 扩展第一维和第二维为1 1importtorch234defreset_unsqueeze1():5dat...
由上面的例子可见,tensor.unsqueeze(n) 可以很方便的为tensor添加一个维度,那么是不是可以在tensor的任意维度上添加一个维度呢,答案是否定的,即参数 n 存在范围,n 位于 [-(dim+1), dim]; 其中 dim为tensor的维度的个数,比如在上例中,tensor x 的dim = 2, 即在上例中 n 不位于 [-3, 2] 时会报错...
pytorch中对tensor操作:分片、索引、压缩、扩充、交换维度、拼接、切割、变形 1 根据维度提取子集 2 对数据进行压缩和扩充:torch.squeeze() 和torch.unsqueeze() 3 对数据维度进行交换:tensor.permute() 4 对数据进行拼接:torch.cat(), torch.stack()
最近遇到了这样一个需求:给定n个点的特征X∈Rn×m,计算任意两个点的特征之差,那么结果diff∈Rn×n×m。在python中是可以利用广播机制(broadcast)实现的,即(n,1,m)−(1,n,m)=(n,n,m)。这一点首先要明白,接下来的问题是如何给tensor添加一个“1”的维度 ...
在PyTorch中，处理张量（tensor）时，有时需要调整其维度以适应不同的计算需求。这里有三种主要的方法来扩展或调整tensor的维度：1. 连续扩维（Sequential Expansion）: 当你需要在现有维度后添加新的维度时，可以使用unsqueeze()函数。例如，如果你有一个一维tensor，可以调用unsqueeze(1)来创建一个新的...
pytorch提供了多种方法来为tensor扩展维度，以下是一些常用的方法。1. 维度扩展连续扩维：通过使用unsqueeze()函数，可以在tensor的指定位置添加一个新维度。例如，对于一个二维tensor，我们可以通过unsqueeze(0)在第一个维度上添加一个维度，使其变为三维tensor。2. 挤压维度：使用unsqueeze()函数还可以在...
1. 扩展Tensor维度 相信刚接触Pytorch的宝宝们,会遇到这样一个问题,输入的数据维度和实验需要维度不一致,输入的可能是2维数据或3维数据,实验需要用到3维或4维数据,那么我们需要扩展这个维度。其实特别简单,只要对数据加一个扩展维度方法就可以了。 1.1torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int) ...