深入浅出Pytorch函数——torch.unsqueeze

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返回一个新的张量,且在指定位置新插入了一个大小为1的维度,返回的张量与该张量共享相同的底层数据。

语法

c 复制代码
torch.unsqueeze(input, dim) → Tensor

参数

  • input:`Tensor` 输入张量
  • dim:`int` 插入维度的位置索引,范围是 -input.dim() − 1 , input.dim() + 1 \\text{-input.dim()} - 1, \\text{input.dim()} + 1 -input.dim()−1,input.dim()+1,默认值为 input.dim() + 1 \text{input.dim()} + 1 input.dim()+1

实例

输入:

复制代码
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
torch.unsqueeze(x, 0)

输出:

复制代码
tensor([[ 1,  2,  3,  4]])

输入:

复制代码
x = torch.tensor([1, 2, 3, 4])
torch.unsqueeze(x, 1)

输出:

复制代码
tensor([[1],
        [2],
        [3],
        [4]])
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感觉终于把复杂的 RAG 技术整理明白了
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