print(a.unsqueeze(5).shape) # Errot:Dimension out of range (expected to be in range of -5, 4], but got 5) 连续扩维 函数:unsqueeze() # b是一个1维的 b =torch.tensor([1.2, 2.3]) print('b.shape\n', b.shape) print() # 0维之前插入1维,变成1,2] print(b.unsqueeze(0)) prin...
input = input.expand(2, -1, -1)#后面的两个-1表示原来input的后两维不动,只在第一维扩充 #但是这种做法仅限于要扩展的tensor和原来的tensor只差一个维度,且在第一维扩充,如果需要在其它维度扩展,需要先用unsqueeze增加维度,然后再扩展。 1. 2. 3. 4. 5、repeat维度重复 repeat就是将每个位置的维度都...
RuntimeError: The expanded size of the tensor (6) must match the existing size (3) at non-singleton dimension 1. ''' b5 = a.expand(1, 2, 3) # 可以在tensor的低维增加更多维度 ''' b5 -> torch.Size([1,2, 3]) tensor( [[[1.,2.,3.], [4.,5.,6.]]] ) ''' b6 = a....
# print(a.unsqueeze(5).shape) # Errot:Dimension out of range (expected to be in range of -5, 4], but got 5) 连续扩维:unsqueeze() # b是一个1维的 b = torch.tensor([1.2, 2.3]) print('b.shape\n', b.shape) print() # 0维之前插入1维,变成1,2] print(b.unsqueeze(0)) pri...
扩展维度(Expand Dimension):使用unsqueeze()方法可以在指定位置插入新的维度,从而扩展张量的维度。 拼接张量(Concatenate):使用cat()方法可以将多个张量沿着指定的维度进行拼接,生成一个新的张量。 堆叠张量(Stack):使用stack()方法可以将多个张量沿着新的维度进行堆叠,生成一个新的张量。
torch.cat(seq, dim=0, out=None) → Tensor 在指定的维度dim上对序列seq进行连接操作。 参数: seq (sequence of Tensors) - Python序列或相同类型的张量序列 dim (int, optional) - 沿着此维度连接张量 out (Tensor, optional) - 输出参数 x = torch.randn(2, 3) ...
x.expand(-1, 4) # -1 means not changing the size of that dimension # tensor([[ 1, 1, 1, 1], # [ 2, 2, 2, 2], # [ 3, 3, 3, 3]]) 经过实践发现,使用 expand 可以增加新的一个维度,但是只能在第 0 维增加一个维度,增加的维度大小可以大于 1,比如原始 t = tensor (X,Y),...
torch.Tensor.expand(sizes)* → Tensor 返回张量的一个新视图,可以将张量的单个维度扩大为更大的尺寸。 张量也可以扩大为更高维,新增加的维度将附在前面。 扩大张量不需要分配新内存,仅仅是新建一个张量的视图。任意一个一维张量在不分配新内存情况下都可以扩展为任意的维度。
Expand/repeat 维度扩展 高维tensor 对于高纬 tensor,我们主要理解好后 2 个维度,可以理解为平面,3 维表示立体形状,随着维度增加我们就可以将每一个维度理解为容器或者盒子,更高维可以理解为装着低纬的容器或盒子。 改变形状 在numpy 中使用 reshape 对 tensor 的形状进行改变,而在 pytorch 我们可以用 view 和 res...
ValueError: The 'the dimension of x' should be >= the dimension of indices: 74, but got 2. xiaoyu_tong3年前 老师,现在代码改成如下所示: import mindspore import mindspore.nn as nn from mindspore.ops import operations as P from mindspore import Tensor ...