||
1. unsqueeze()
该函数用来增加某个维度。在PyTorch中维度是从0开始的。
import torch
a = torch.arange(0, 9)
print(a)
结果:
tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
利用view()改变tensor的形状。值得注意的是view不会修改自身的数据,返回的新tensor与源tensor共享内存;同时必须保证前后元素总数一致。
a = a.view(3, 3)
print(f"a:{a} \n shape:{a.shape}")
结果:
a:tensor([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
shape:torch.Size([3, 3])
在第一个维度(即维度序号为0)前增加一个维度。
a = a.unsqueeze(0)
print(f"a:{a}\nshape:{a.shape}")
结果:
a:tensor([[[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]]])
shape:torch.Size([1, 3, 3])
同理,可在其他位置添加维度,在这里就不举例了。
2. squeeze()
该函数用来减少某个维度。
print(f"1. a:{a}\nshape:{a.shape}")
a = a.unsqueeze(0)
a = a.unsqueeze(2)
print(f"2. a:{a}\nshape:{a.shape}")
a = a.squeeze(2)
print(f"3. a:{a}\nshape:{a.shape}")
结果:
1. a:tensor([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
shape:torch.Size([3, 3])
2. a:tensor([[[[0, 1, 2]],
[[3, 4, 5]],
[[6, 7, 8]]]])
shape:torch.Size([1, 3, 1, 3])
3. a:tensor([[[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]]])
shape:torch.Size([1, 3, 3])
更多实例参考博客:https://www.cnblogs.com/chen-hw/p/11678949.html
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