這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)利用Pytorch如何實(shí)現(xiàn)壓縮Tensor維度和擴(kuò)展Tensor維度,文章內(nèi)容質(zhì)量較高,因此小編分享給大家做個(gè)參考,希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。
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相信剛接觸Pytorch的寶寶們,會(huì)遇到這樣一個(gè)問(wèn)題,輸入的數(shù)據(jù)維度和實(shí)驗(yàn)需要維度不一致,輸入的可能是2維數(shù)據(jù)或3維數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)需要用到3維或4維數(shù)據(jù),那么我們需要擴(kuò)展這個(gè)維度。其實(shí)特別簡(jiǎn)單,只要對(duì)數(shù)據(jù)加一個(gè)擴(kuò)展維度方法就可以了。
1.1torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int)
torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int)
參數(shù)說(shuō)明:self:輸入的tensor數(shù)據(jù),dim:要對(duì)哪個(gè)維度擴(kuò)展就輸入那個(gè)維度的整數(shù),可以輸入0,1,2……
1.2Code
第一種方式,輸入數(shù)據(jù)后直接加unsqueeze()
擴(kuò)展第一維和第二維為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)
本文題目:利用Pytorch如何實(shí)現(xiàn)壓縮Tensor維度和擴(kuò)展Tensor維度-創(chuàng)新互聯(lián)
本文URL:http://aaarwkj.com/article38/dgoipp.html
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