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Pytorch 扩展扩展Tensor维度、压缩维度、压缩Tensor维度的方法维度的方法
主要介绍了Pytorch 扩展Tensor维度、压缩Tensor维度的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编
来一起学习学习吧
1. 扩展扩展Tensor维度维度
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,只要对数据加一个扩展维度方法就可以了。
1.1torch.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
import torch
def reset_unsqueeze1():
data = torch.rand([3, 3])
data1 = data.unsqueeze(dim=0).unsqueeze(dim=1)
print("data_size: ", data.shape)
print("data: ", data)
print("data1_size: ", data1.shape)
print("data1: ", data1)
结果显示
第二种方式,用torch.unsqueeze()
import torch
def reset_unsqueeze2():
data = torch.rand([3, 3])
data1 = torch.unsqueeze(data, dim=0)
print("data_size: ", data.shape)
print("data: ", data)
print("data1_size: ", data1.shape)
print("data1: ", data1)
结果显示
2. 压缩压缩Tensor维度维度
2.1torch.squeeze(self: Tensor, dim: _int)
这个方法刚好和torch.unsqueeze()方法效果相反,压缩Tensor维度。
2.2 Code
第一种方式,输入数据后直接加squeeze()
import torch
def reset_squeeze1():
data = torch.rand([1, 1, 3, 3])
data1 = data.squeeze(dim=0).squeeze(dim=1)
print("data_size: ", data.shape)
print("data: ", data)
print("data1_size: ", data1.shape)
print("data1: ", data1)
结果显示
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weixin_38557768
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