Pytorch :维度转化

在PyTorch里,维度转换是常见的操作,以下是一些常用的维度转换方法:

1. view 方法

view 方法能够对张量的形状进行重塑,不过要保证重塑前后元素总数相同。

python 复制代码
import torch


# 创建一个张量
x = torch.arange(12)
print("原始张量:", x)


# 使用view方法进行维度转换
y = x.view(3, 4)
print("转换后的张量:", y)

2. reshape 方法

reshape 方法和 view 方法功能类似,也用于重塑张量形状,但 reshape 更灵活,即使原张量不连续也能使用。

python 复制代码
import torch


# 创建一个张量
x = torch.arange(12)
print("原始张量:", x)


# 使用reshape方法进行维度转换
y = x.reshape(3, 4)
print("转换后的张量:", y)

3. transpose 方法

transpose 方法可以交换张量的两个指定维度。

python 复制代码
import torch


# 创建一个二维张量
x = torch.arange(12).view(3, 4)
print("原始张量:", x)


# 使用transpose方法交换维度
y = x.transpose(0, 1)
print("转换后的张量:", y)

4. permute 方法

permute 方法能对张量的所有维度进行重排。

python 复制代码
import torch


# 创建一个三维张量
x = torch.arange(24).view(2, 3, 4)
print("原始张量形状:", x.shape)


# 使用permute方法重排维度
y = x.permute(1, 2, 0)
print("转换后的张量形状:", y.shape)

5. unsqueezesqueeze 方法

  • unsqueeze 方法用于在指定位置插入一个维度。
  • squeeze 方法用于移除所有维度为1的维度。
python 复制代码
import torch


# 创建一个一维张量
x = torch.arange(3)
print("原始张量形状:", x.shape)


# 使用unsqueeze方法插入维度
y = x.unsqueeze(0)
print("插入维度后的张量形状:", y.shape)


# 使用squeeze方法移除维度
z = y.squeeze(0)
print("移除维度后的张量形状:", z.shape)

这些方法能帮你在PyTorch里灵活地进行维度转换。实际使用时,要依据具体需求选择合适的方法。

相关推荐
Das13 分钟前
【机器学习】01_模型选择与评估
人工智能·算法·机器学习
墨染天姬10 分钟前
【AI】AI时代,模组厂商如何建立自己的AI护城河?
人工智能
aigcapi16 分钟前
[深度观察] RAG 架构重塑流量分发:2025 年 GEO 优化技术路径与头部服务商选型指南
大数据·人工智能·架构
字节跳动开源19 分钟前
Midscene v1.0 发布 - 视觉驱动,UI 自动化体验跃迁
前端·人工智能·客户端
代码or搬砖31 分钟前
HashMap源码
开发语言·python·哈希算法
+wacyltd大模型备案算法备案1 小时前
大模型备案怎么做?2025年企业大模型备案全流程与材料清单详解
人工智能·大模型备案·算法备案·大模型上线登记
吾在学习路1 小时前
故事型总结:Swin Transformer 是如何打破 Vision Transformer 壁垒的?
人工智能·深度学习·transformer
sandwu1 小时前
AI自动化测试(一)
人工智能·agent·playwright·ai自动化测试·midscene
问道飞鱼2 小时前
【人工智能】AI Agent 详解:定义、分类与典型案例
人工智能·ai agent
编码小哥2 小时前
OpenCV形态学操作:腐蚀与膨胀原理解析
人工智能·opencv·计算机视觉