张量维度改变总结

文章目录


一、view() 或 reshape()

view() 或 reshape(): 这两个函数可以用于改变张量的形状,但保持元素总数不变。它们可以接受一个新的形状作为参数,并返回一个新的张量。例如:

python 复制代码
import torch

x = torch.randn(2, 3, 4)  # 创建一个形状为 [2, 3, 4] 的张量

x_viewed = x.view(2, 12)  # 改变形状为 [2, 12]
x_reshaped = x.reshape(6, 4)  # 改变形状为 [6, 4]

二、unsqueeze()

unsqueeze(): 这个函数可以在指定位置插入一个新的维度。它接受一个整数作为参数,表示要插入的位置。例如:

python 复制代码
import torch

x = torch.randn(3, 4)  # 创建一个形状为 [3, 4] 的张量

x.unsqueeze(0)  # 在第 0 个位置插入一个新的维度,形状变为 [1, 3, 4]
x.unsqueeze(1)  # 在第 1 个位置插入一个新的维度,形状变为 [3, 1, 4]
python 复制代码
import torch

x = torch.randn(2, 3)  # 创建一个形状为 [2, 3] 的张量

x_unsqueezed = torch.unsqueeze(x, dim=0)  # 在第 0 个位置插入一个新的维度,形状变为 [1, 2, 3]

三、squeeze()

squeeze(): 这个函数可以删除维度为 1 的维度。它会返回一个新的张量,其中已删除了所有维度为 1 的维度。例如:

python 复制代码
import torch

x = torch.randn(1, 3, 1, 4)  # 创建一个形状为 [1, 3, 1, 4] 的张量

x.squeeze()  # 删除所有维度为 1 的维度,形状变为 [3, 4]

四、transpose()

transpose(): 这个函数可以交换张量的维度顺序。它接受两个整数作为参数,表示要交换的维度的位置。例如:

python 复制代码
import torch

x = torch.randn(2, 3)  # 创建一个形状为 [2, 3] 的张量

x.transpose(0, 1)  # 交换维度 0 和维度 1 的位置,形状变为 [3, 2]

五、torch.expand_dims

torch.expand_dims(input, dim): 这个函数接受一个张量 input 和一个整数 dim,表示要在 dim 位置插入一个新的维度。它会返回一个新的张量,其中插入了一个维度。例如:

python 复制代码
import torch

x = torch.randn(2, 3)  # 创建一个形状为 [2, 3] 的张量

x_expanded = torch.expand_dims(x, dim=1)  # 在第 1 个位置插入一个新的维度,形状变为 [2, 1, 3]
相关推荐
tiger11930 分钟前
FPGA在AI时代的定位?
人工智能·fpga开发
EMQX32 分钟前
ESP32 + MCP over MQTT:实现智能设备语音交互
人工智能·mqtt·语言模型·智能硬件
DisonTangor2 小时前
MiniMax 开源一个为极致编码与智能体工作流打造的迷你模型——MiniMax-M2
人工智能·语言模型·开源·aigc
Giser探索家4 小时前
无人机桥梁巡检:以“空天地”智慧之力守护交通生命线
大数据·人工智能·算法·安全·架构·无人机
不会学习的小白O^O5 小时前
双通道深度学习框架可实现从无人机激光雷达点云中提取橡胶树冠
人工智能·深度学习·无人机
恒点虚拟仿真5 小时前
虚拟仿真实训破局革新:打造无人机飞行专业实践教学新范式
人工智能·无人机·ai教学·虚拟仿真实训·无人机飞行·无人机专业虚拟仿真·无人机飞行虚拟仿真
鲜枣课堂5 小时前
华为最新光通信架构AI-OTN,如何应对AI浪潮?
人工智能·华为·架构
格林威6 小时前
AOI在新能源电池制造领域的应用
人工智能·数码相机·计算机视觉·视觉检测·制造·工业相机
dxnb226 小时前
Datawhale25年10月组队学习:math for AI+Task5解析几何
人工智能·学习
DooTask官方号6 小时前
DooTask 1.3.38 版本更新:MCP 服务器与 AI 工具深度融合,开启任务管理新体验
运维·服务器·人工智能·开源软件·dootask