接下来,我们使用unsqueeze(方法在1号位置插入一个新的维度,将x从3D张量扩展为4D张量。 2.压缩维度: 在PyTorch中,我们可以使用squeeze(方法来压缩张量的尺寸。squeeze(方法将删除张量中尺寸为1的维度。下面是一个例子: ```python import torch #创建一个3D张量 x = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [...
import torch x = torch.rand(3,2,1) x1 = x.squeeze(2) # n号位置上的维度为1。 压缩 x2 = x.squeeze(1) # n号位置上的维度不为1。 不处理 x3 = x.unsqueeze(0) x3 = x3.squeeze() #对tensor x3 的所有维度为1的维度压缩 >> torch.Size([3, 2]) >> torch.Size([3, 2, 1]) ...
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...
Pytorch扩展Tensor维度、压缩Tensor维度的方法 Pytorch扩展Tensor维度、压缩Tensor维度的⽅法 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，...
tensorflow利⽤expand_dims和squeeze扩展和压缩tensor 维度⽅式 在利⽤tensorflow进⾏⽂本挖掘⼯作的时候，经常涉及到维度扩展和压缩⼯作。⽐如对⽂本进⾏embedding操作完成之后，若要进⾏卷积操作，就需要对embedded的向量扩展维度，将[batch_size, embedding_dims]扩展成为[batch_size, embedding_dims...
tensorflow 利用expand_dims和squeeze扩展和压缩tensor维度方式 Re**nt上传40KB文件格式pdftensorflowsqueezetensor 今天小编就为大家分享一篇tensorflow 利用expand_dims和squeeze扩展和压缩tensor维度方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 (0)踩踩(0) 所需:1积分...
pytorch中改变tensor维度（transpose）、拼接（cat）、压缩 （sque。。。具体⽰例如下，注意观察维度的变化 1.改变tensor维度的操作：transpose、view、permute、t()、expand、repeat #coding=utf-8 import torch def change_tensor_shape():x=torch.randn(2,4,3)s=x.transpose(1,2) #shape=[2,3,4]y=x...
Pytorch个人心得(一)---Tensor基本使用 2019-12-18 21:11 −最近在学习Pytorch,在这里分享一些心得,其实如果也是入门的朋友可以直接参考我的这一个系列,因为比较接地气。Pytorch的安装我们这里忽略,毕竟也不是什么难事。这一讲我们大概说一下Pytorch的Tensor,就像numpy的ndarray(如果你有接触过numpy),Tensor是Pytor...
Pytorch 扩展Tensor维度、压缩Tensor维度 注:维度参数为1、dim为索引位置 一、扩展维度 data1 = data.unsqueeze(dim=n) 二、压缩维度 data2 = data.squeeze(dim=n)
具体示例如下,注意观察维度的变化 1.改变tensor维度的操作:transpose、view、permute、t()、expand、repeat #coding=utf-8 import torch def change_tensor_shape(): x=torch.randn(2,4,3) s