张量结构操作

torch.transpose可以交换张量的维度,torch.transpose常用于图片存储格式的变换上。

#在第0维插入长度为1的一个维度

d = torch.unsqueeze(s,axis=0)

改成 (3,6)形状的张量

b = a.view([3,6]) #torch.reshape(a,[3,6])

print(b.shape)

print(b)

改回成 [1,3,3,2] 形状的张量

c = torch.reshape(b,[1,3,3,2]) # b.view([1,3,3,2])

print(c)

如果张量在某个维度上只有一个元素,利用torch.squeeze可以消除这个维度。

torch.unsqueeze的作用和torch.squeeze的作用相反。

可以用torch.cat方法和torch.stack方法将多个张量合并,可以用torch.split方法把一个张量分割成多个张量。

torch.cat和torch.stack有略微的区别,torch.cat是连接,不会增加维度,而torch.stack是堆叠,会增加维度。 (这个是把多张图片张量合并成一个batch用的张量操作方法)

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