2)squeeze/unsqueeze:需要添加或减少某一维度,不会更改原来的数据,而是生成新的tensor 1》unsqueeze(i):在i位置添加维度1 b.unsqueeze(1) 返回: tensor([[[0,1,2]], [[3,4,5]]]) 即b从2*3变成了2*1*3 等价于: b.unsqueeze(-2) #表示倒数第二个维度 2》squeeze(i):删除i位置的维度1 c = b...
如果要添加或减少某一维度,就需要通过squeeze和unsqueeze函数。 a = t.arange(0, 6)print(a.view(2, 3)) b= a.view(-1, 3)#当某一维为-1时,系统自动计算大小print(b)print(b.unsqueeze(1))#在第一维度上增加一维print(b.unsqueeze(-2))#在倒数第二维上增加一维 运行结果: tensor([[0, 1, 2]...
x.shape=[2, 1, 3] , 第一维度的值为1, 因此 x.squeeze(dim=1) 的输出会将第一维度去掉,其输出 shape=[2,3], 第二维度值不为1,因此 x.squeeze(dim=2) 输出tensor的shape不变。 3 tensor.unsqueeze() 作用:升维。 起因:适配矩阵运算 torch.unsqueeze( input, dim, # dim 从0算起,将要扩增的...
squeeze:删减维度,无参数则挤压掉所有可以挤压的维度(dim size=1的维度)给出索引则挤压掉指定维度。如果输入了不能挤压的维度,不会报错,但是Tensor不变 Expand/repeat 比如现在有维度为[32]和[4,32,14,14]的两个Tensor,可以先用unsqueeze将维度扩展为[1,32,1,1]用expand就可以进行维度大小扩展(重复值,但是不...
mask = mask.unsqueeze(-1) # or mask = mask.view(96, 96, 1) # height x width x channels ims.masked_fill(mask, 1)[0] 注意,最左边的维度不需要进行这样的运算,所以这里有些抽象。但阅读真正的代码后会发现,右边大量的 view 和 squeeze 变得完全不可读。
例: 2.tensor.unsqueeze 和 tensor.squeeze tensor.unsqueeze 和 tensor.squeez...PyTorch学习笔记(一)Tensor基本操作 Environment OS: macOS Mojave Python version: 3.7 PyTorch version: 1.4.0 IDE: PyCharm 文章目录 0. 写在前面 1. Tensor 对象创建 1.1 由其他数据类型创建 1.2 按指定的数值创建 1.3 按...
torch.unsqueeze(input, dim=None, out=None):有维度压缩,就有维度扩展,即对输入张量 input 的指定维度插入维数 1。 tensor (Tensor) – 输入张量 dim (int) – 插入维度的索引 out (Tensor, optional) – 输出张量 a=torch.randn(4,4,2)print(a.size())# torch.Size([4, 4, 2])a=torch.unsqueeze...
在PyTorch中，与tensor维度变化相关的函数主要包括以下这些：view函数：功能：调整tensor的维度，不改变数据本身，仅改变数据的形状。特点：修改后的tensor与原始tensor共享内存。torch.squeeze与torch.unsqueeze：torch.squeeze：压缩维度，去除值为1的维度。torch.unsqueeze：增加维度，在指定位置插入新的维度。
seqs = torch.cat([seqs[prev_word_inds.long()], next_word_inds.unsqueeze(1)], dim=1) # (s, step+1) This line and a few others below. 👍 24 BeBeYourLove commented Mar 18, 2022 I have the same problem.I solved it when I saw your suggestion and thank you. Sign up for fr...
1. 改变shape torch.reshape()、torch.view()可以调整Tensor的shape,返回一个新shape的Tensor,torch.view()是老版本的实现,torch.reshape()是最新的实现,两者在功能上是一样的。 示例代码: 输出结果: 注意:维度变换的时候要注意实际意义。 2. 增加维度 torch.unsqueeze(index)可以为Tensor增加...tensor...