pytorch里面的unsqueeze

最新推荐文章于 2024-01-09 21:30:57 发布
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本文详细介绍了如何使用PyTorch将一个二维卷积核转换为适用于深度学习模型的张量格式。通过unsqueeze操作，可以将核从2D升级到3D，以匹配PyTorch卷积层的输入要求。
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kernel_v = [[0, -1, 0], 
            [0, 0, 0], 
            [0, 1, 0]]

>>>torch.FloatTensor(kernel_v).unsqueeze(1)
tensor([[[ 0., -1.,  0.]],

        [[ 0.,  0.,  0.]],

        [[ 0.,  1.,  0.]]])

>>> torch.FloatTensor(kernel_v).unsqueeze(0)
tensor([[[ 0., -1.,  0.],
         [ 0.,  0.,  0.],
         [ 0.,  1.,  0.]]])

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