这是应该是因为网络的接收输入是一个mini-batch，image unsqueeze后第一个维度是留给batch size的 ...
我这里torch.unsqueeze由于需要传入的是tensor格式，我进行转tensor操作，然后进行第0维度增加，导致我输出x...
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...
# 创建一个 1D 张量tensor_1d = torch.arange(0, 6)# 重塑为 2x3 的 2D 张量reshaped_tensor = tensor_1d.view(2, 3)# 使用 squeeze 移除尺寸为 1 的维度squeezed_tensor = reshaped_tensor.squeeze()# 使用 unsqueeze 增加一个维度unsqueezed_tensor = tensor_1d.unsqueeze(0)3.2 张量的高级数学函数...
在实际应用中可能经常需要添加或减少某一维度,这时候squeeze和unsqueeze两个函数就派上用场了。 a = t.arange(0, 6) a.view(2, 3) tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) b = a.view(-1, 3) # 当某一维为-1的时候,会自动计算它的大小 b tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) b...
tensor([[0, 0, 2]]) python b.resize_(3,3) highlighter- CSS tensor([[0, 0, 2],[3, 4, 5],[0, 0, 0]]) python b.resize_(2,3) highlighter- CSS tensor([[0, 0, 2],[3, 4, 5]]) 3.2 添加或压缩tensor维度 unsqueeze()可以增加tensor的维度;squeeze()可以压缩tensor的维度 ...
# 创建一个 1D 张量 tensor_1d = torch.arange(0, 6) # 重塑为 2x3 的 2D 张量 reshaped_tensor = tensor_1d.view(2, 3) # 使用 squeeze 移除尺寸为 1 的维度 squeezed_tensor = reshaped_tensor.squeeze() # 使用 unsqueeze 增加一个维度 unsqueezed_tensor = tensor_1d.unsqueeze(0) 1. 2. 3...
current implementation uses tensor = tensor.view(1, tensor.size(0), tensor.size(1)) which is slower than tensor = tensor.unsqueeze(0) Current Time comparisons for command timeit.timeit(stmt = tenso...
在0维度前增加一个维度: a.unsqueeze(0).shape output: torch.Size([1,4,1,28,28]) (增加了一个额外的维度,这里多出来的“1”可以理解为1个组) 这里并没有增加数据,而是增加了一个额外的概念 组 a.unsqueeze(-1).shape # -1是指最后一个维度,这里是在-1之后插入,一般不用负数,正数已经可以覆盖所有...
If input is an n-dimensional tensor with size (x0,x1...,xi−1,xi,xi+1,...,xn−1)(x_0, x_1..., x_{i-1}, x_i, x_{i+1}, ..., x_{n-1})(x0,x1...,xi−1,xi,xi+1,...,xn−1) and dim = i, then index must be an nnn -dimens...