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tensor.unsqueeze

WelliJhon / 2143人閱讀
當我們在使用PyTorch進行深度學習編程時,經常需要對張量進行形狀變換。其中一個常用的函數是`unsqueeze`,它可以在張量的指定位置插入一個新的維度。在本文中,我們將學習如何使用`unsqueeze`函數進行張量形狀變換。 首先,讓我們來看看`unsqueeze`函數的定義。它的語法如下:
python
torch.unsqueeze(input, dim)
其中,`input`表示要進行形狀變換的張量,`dim`表示要插入新維度的位置。例如,如果我們有一個形狀為`(3,4)`的張量,我們可以使用`unsqueeze`函數將其變成一個形狀為`(3,1,4)`的張量,代碼如下:
python
import torch

x = torch.randn(3, 4)
y = torch.unsqueeze(x, 1)
print(y.shape)
輸出結果為:
torch.Size([3, 1, 4])
可以看到,`unsqueeze`函數在第二個維度上插入了一個新的維度,將原來的`(3,4)`的張量變成了`(3,1,4)`的張量。 我們還可以在其他位置插入新的維度。例如,如果我們要將一個形狀為`(3,4)`的張量變成一個形狀為`(3,1,4,1)`的張量,我們可以這樣做:
python
import torch

x = torch.randn(3, 4)
y = torch.unsqueeze(torch.unsqueeze(x, 1), 3)
print(y.shape)
輸出結果為:
torch.Size([3, 1, 4, 1])
可以看到,我們在第二個維度和第四個維度上插入了新的維度,將原來的`(3,4)`的張量變成了`(3,1,4,1)`的張量。 需要注意的是,`unsqueeze`函數并不會改變原始張量的形狀,而是返回一個新的張量。因此,在使用`unsqueeze`函數時,需要將返回的新張量賦值給一個變量。 另外,`unsqueeze`函數也可以用來擴展張量的維度。例如,如果我們有一個形狀為`(3,1,4)`的張量,我們可以使用`unsqueeze`函數在第二個維度上插入一個新的維度,將其變成一個形狀為`(3,2,1,4)`的張量,代碼如下:
python
import torch

x = torch.randn(3, 1, 4)
y = torch.unsqueeze(x, 1)
print(y.shape)
輸出結果為:
torch.Size([3, 1, 1, 4])
可以看到,`unsqueeze`函數在第二個維度上插入了一個新的維度,將原來的`(3,1,4)`的張量變成了`(3,1,1,4)`的張量。這種方法可以用來擴展張量的維度,從而方便進行一些操作。 總之,`unsqueeze`函數是一個非常有用的函數,可以幫助我們進行張量形狀變換和維度擴展。在實際編程中,需要靈活運用`unsqueeze`函數,以滿足不同的需求。

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