Pytorch（二）：张量的基本操作：拼接，切分，索引，变换

       目录

1.拼接

torch.cat()

torch.stack()

2.切分：

torch.chunk()

torch.split()

3.索引

torch.index_select()

torch.masked_select()

torch.ge()，gt()，le()，lt()

 4.变换：

torch.reshape()

torch.transpose()

torch.t()

torch.squeeze()

torch.unsqueeze()

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1.拼接

torch.cat()

• 声明

torch.cat(tensors, dim=0, out=None) → Tensor

• 功能：将张量按维度dim进行拼接

torch.stack()

• 声明

torch.stack(tensors, dim=0, out=None) → Tensor

• 功能：在新创建的维度dim进行拼接

注意：cat()不会扩展张量的维度，而stack()会拓展张量的维度。

 

 

2.切分：

torch.chunk()

• 声明:

torch.chunk(input, chunks, dim=0) → List of Tensors

• 功能：将张量按维度dim进行平均切分，返回张量列表。
• 成员变量：

1. input:要切分的张量
2. chunks:要切分的份数
3. dim:要切分的维度

注意：若不能整除，最后一项张量小于其他张量　

torch.split()

• 声明：

torch.split(tensor, split_size_or_sections, dim=0)

• 功能：将张量按维度dim进行切分，返回张量列表。
• 成员变量：

1. tensor:要切分的张量
2. split_size_or_sections:为int时，表示每一份的长度；为list时，按list元素切分
3. dim:要切分的维度

注意：如果使用list作为参数，则元素总和等于切分前的数量。

3.索引

torch.index_select()

• 声明：

torch.index_select(input, dim, index, out=None) → Tensor

• 功能：在维度dim上，按index索引数据，返回依index索引数据拼接的张量
• 成员变量：

1. input：要索引的张量
2. dim：要索引的维度
3. index：要索引数据的序号（LongTensor）

torch.masked_select()

• 声明：

torch.masked_select(input, mask, out=None) → Tensor

• 功能：按mask中的true进行索引，返回一维张量
• 成员变量：

1. input：要索引的张量
2. mask：与input同形状的布尔类型张量（ByteTensor）

torch.ge()，gt()，le()，lt()

• 声明：

torch.ge(input, other, out=None) → Tensor

torch.gt(input, other, out=None) → Tensor

torch.le(input, other, out=None) → Tensor

torch.lt(input, other, out=None) → Tensor

•  功能：生成一个 input >= other，input > other，input <= other，input < other的bool Tensor.
• 成员变量：

1. input (Tensor) – the tensor to compare

2. other (Tensor or python:float) – the tensor or value to compare

 4.变换：

torch.reshape()

• 声明：

torch.reshape(input, shape) → Tensor

 

• 功能：变换张量形状

注意：当张量在内存中是连续时，新张量与input共享数据内存

• 成员变量：

1. input:要变换的张量
2. shape:新张量的形状(tuple of python)

注意：shape=(-1,2)中的-1表示我们不关心的维度，由系统决定。

torch.transpose()

• 声明：

torch.transpose(input, dim0, dim1) → Tensor

 

• 功能：交换张量的两个维度
• 成员变量：

1. input:要变换的张量
2. dim0:要交换的维度
3. dim1:要交换的维度

 

torch.t()

• 声明：

torch.t(input) → Tensor

• 功能：２维张量装置，对矩阵而言等价于torch.transpose(input,0,1)
• 成员变量：

1. input:要变换的张量

torch.squeeze()

• 声明：

torch.squeeze(input, dim=None, out=None) → Tensor

• 功能：压缩长度为1的维度（轴）
• 成员变量：

1. dim：若为None，移除所有长度１的轴；若指定维度，当且仅当该轴长度为１时，可以被移除；

torch.unsqueeze()

• 声明：

unsqueeze_(dim) → Tensor

• 功能：y依据dim扩展维度
• 成员变量：

1. dim:扩展的维度

参考：

https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html?highlight=unsque#torch.Tensor.unsqueeze