PyTorch维度操作的函数介绍

在 PyTorch 中,操作张量的维度是常见的需求,特别是在处理多维数据时。PyTorch 提供了一系列函数来操作张量的维度,包括改变维度顺序、添加或删除维度、扩展维度等。下面是一些常用的维度操作函数及其示例代码。

1. view()

  • 作用 :重新调整张量的形状(维度),但不改变其数据内容。view() 是基于张量的原始内存布局进行操作的,要求重新调整的形状能与原始数据兼容。

  • 示例

    import torch

    创建一个形状为 [2, 3, 4] 的张量

    tensor = torch.randn(2, 3, 4)

    调整为形状为 [6, 4] 的张量

    reshaped = tensor.view(6, 4)
    print(reshaped.shape) # 输出: torch.Size([6, 4])

2. permute()

  • 作用:重新排列张量的维度顺序。

  • 示例

    import torch

    创建一个形状为 [2, 3, 4] 的张量

    tensor = torch.randn(2, 3, 4)

    交换第一个维度和第二个维度,得到形状为 [3, 2, 4] 的张量

    permuted = tensor.permute(1, 0, 2)
    print(permuted.shape) # 输出: torch.Size([3, 2, 4])

3. unsqueeze()

  • 作用:在指定位置插入一个大小为 1 的新维度。

  • 示例

    import torch

    创建一个形状为 [3, 4] 的张量

    tensor = torch.randn(3, 4)

    在第 0 维添加一个新维度,结果形状为 [1, 3, 4]

    unsqueezed = tensor.unsqueeze(0)
    print(unsqueezed.shape) # 输出: torch.Size([1, 3, 4])

4. squeeze()

  • 作用:移除张量中所有大小为 1 的维度。

  • 示例

    import torch

    创建一个形状为 [1, 3, 1, 4] 的张量

    tensor = torch.randn(1, 3, 1, 4)

    移除所有大小为 1 的维度,结果形状为 [3, 4]

    squeezed = tensor.squeeze()
    print(squeezed.shape) # 输出: torch.Size([3, 4])

5. transpose()

  • 作用:交换张量的两个指定维度。

  • 示例

    import torch

    创建一个形状为 [2, 3, 4] 的张量

    tensor = torch.randn(2, 3, 4)

    交换第 1 维和第 2 维,结果形状为 [2, 4, 3]

    transposed = tensor.transpose(1, 2)
    print(transposed.shape) # 输出: torch.Size([2, 4, 3])

6. expand()

  • 作用:将张量的某些维度扩展为更大的尺寸,不会复制数据,而是通过广播机制扩展。

  • 示例

    import torch

    创建一个形状为 [2, 1, 4] 的张量

    tensor = torch.randn(2, 1, 4)

    扩展第 1 维到大小为 3,结果形状为 [2, 3, 4]

    expanded = tensor.expand(2, 3, 4)
    print(expanded.shape) # 输出: torch.Size([2, 3, 4])

7. repeat()

  • 作用:沿着指定的维度重复张量的元素。

  • 示例

    import torch

    创建一个形状为 [2, 3] 的张量

    tensor = torch.randn(2, 3)

    沿着第 0 维和第 1 维分别重复 2 次和 3 次,结果形状为 [4, 9]

    repeated = tensor.repeat(2, 3)
    print(repeated.shape) # 输出: torch.Size([4, 9])

8. cat()

  • 作用:在指定维度上连接多个张量。

  • 示例

    import torch

    创建两个形状为 [2, 3] 的张量

    tensor1 = torch.randn(2, 3)
    tensor2 = torch.randn(2, 3)

    在第 0 维连接,结果形状为 [4, 3]

    concatenated = torch.cat([tensor1, tensor2], dim=0)
    print(concatenated.shape) # 输出: torch.Size([4, 3])

9. stack()

  • 作用:在新的维度上堆叠多个张量。

  • 示例

    import torch

    创建两个形状为 [2, 3] 的张量

    tensor1 = torch.randn(2, 3)
    tensor2 = torch.randn(2, 3)

    在新的第 0 维堆叠,结果形状为 [2, 2, 3]

    stacked = torch.stack([tensor1, tensor2], dim=0)
    print(stacked.shape) # 输出: torch.Size([2, 2, 3])

总结

PyTorch 提供了丰富的维度操作函数,使得张量的操作非常灵活。在处理多维数据时,合理使用这些函数可以极大地简化代码,并提高数据处理的效率。

相关推荐
Shuai@3 分钟前
VILA-M3: Enhancing Vision-Language Models with Medical Expert Knowledge
人工智能·语言模型·自然语言处理
动亦定5 分钟前
AI与物联网(IoT)的融合
人工智能·物联网
夏末蝉未鸣0117 分钟前
python transformers笔记(TrainingArguments类)
python·自然语言处理·transformer
德育处主任Pro22 分钟前
「py数据分析」04如何将 Python 爬取的数据保存为 CSV 文件
数据库·python·数据分析
咸鱼鲸31 分钟前
【PyTorch】PyTorch中数据准备工作(AI生成)
人工智能·pytorch·python
停走的风37 分钟前
二刷(李宏毅深度学习,醍醐灌顶,长刷长爽)
人工智能·深度学习
qinyia44 分钟前
Wisdom SSH:探索AI助手在复杂运维任务中的卓越表现
运维·人工智能·ssh
TY-20251 小时前
二、深度学习——损失函数
人工智能·深度学习
遇见你很高兴1 小时前
Pycharm中体验通义灵码来AI辅助编程
python
京东零售技术1 小时前
让大模型更懂你,京东零售的算法工程师做了这些事
人工智能·求职