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Pytorch 扩展Tensor维度、压缩Tensor维度的方法

48 人参与  2020-09-25  分类 : python教程  评论(0)

1. 扩展Tensor维度

  相信刚接触Pytorch的宝宝们,会遇到这样一个问题,输入的数据维度和实验需要维度不一致,输入的可能是2维数据或3维数据,实验需要用到3维或4维数据,那么我们需要扩展这个维度。其实特别简单,只要对数据加一个扩展维度方法就可以了。

1.1torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int)

  torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int)

  参数说明:self:输入的tensor数据,dim:要对哪个维度扩展就输入那个维度的整数,可以输入0,1,2……

1.2Code

第一种方式,输入数据后直接加unsqueeze()

  扩展第一维和第二维为1

import torch


def reset_unsqueeze1():
 data = torch.rand([3, 3])
 data1 = data.unsqueeze(dim=0).unsqueeze(dim=1)
 print("data_size: ", data.shape)
 print("data: ", data)
 print("data1_size: ", data1.shape)
 print("data1: ", data1)

结果显示

第二种方式,用torch.unsqueeze()

import torch


def reset_unsqueeze2():
 data = torch.rand([3, 3])
 data1 = torch.unsqueeze(data, dim=0)
 print("data_size: ", data.shape)
 print("data: ", data)
 print("data1_size: ", data1.shape)
 print("data1: ", data1)

结果显示

2. 压缩Tensor维度

2.1torch.squeeze(self: Tensor, dim: _int)

  这个方法刚好和torch.unsqueeze()方法效果相反,压缩Tensor维度。

2.2 Code

第一种方式,输入数据后直接加squeeze()

import torch


def reset_squeeze1():
 data = torch.rand([1, 1, 3, 3])
 data1 = data.squeeze(dim=0).squeeze(dim=1)
 print("data_size: ", data.shape)
 print("data: ", data)
 print("data1_size: ", data1.shape)
 print("data1: ", data1)

结果显示

第二种方式,用torch.squeeze()

import torch


def reset_squeeze2():
 data = torch.rand([1, 1, 3, 3])
 data1 = torch.squeeze(data, dim=0)
 print("data_size: ", data.shape)
 print("data: ", data)
 print("data1_size: ", data1.shape)
 print("data1: ", data1)

结果显示

到此这篇关于Pytorch 扩展Tensor维度、压缩Tensor维度的方法的文章就介绍到这了,更多相关Pytorch 扩展Tensor维度、压缩Tensor维度内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客!

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