torch.size unsqueeze()

最新推荐文章于 2024-07-17 14:59:12 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-17 14:59:12 发布
· 366 阅读 · 0 ·
版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #python

本文介绍了PyTorch中unsqueeze()函数的作用，通过示例展示了如何使用该函数在指定位置增加一个维度。文章指出，unsqueeze()能够帮助将一维数据转换成二维数据，这对于处理神经网络输入尤其有用。在示例中，一个四元素的向量通过unsqueeze(0)变为了一维大小为1的矩阵。理解unsqueeze()对于理解和操作张量的维度至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import torch
obs=[2,4,2,6]

obs_tensor = torch.as_tensor(obs, dtype=torch.float32)
print((obs_tensor))
print((obs_tensor).shape)
obs_tensor.unsqueeze(0)  #在0的位置加上一维
print(obs_tensor.unsqueeze(0))
print(obs_tensor.unsqueeze(0).shape)

output

tensor([2., 4., 2., 6.])
torch.Size([4])
tensor([[2., 4., 2., 6.]])
torch.Size([1, 4])

torch.Size括号中有几个数字就是几维，具体参考——torch.size: link

**unsqueeze()**这个函数主要是对数据维度进行扩充。
给指定位置加上维数为一的维度，比如原本有个四行的数据（4），unsqueeze(0)后就会在0的位置加了一维就变成一行四列（1,4）。参考链接: link 和 link

【终于有人搞懂了】详解 torch.unsqueeze() 和 torch.squeeze()
风口IT猪的成长录
10-04 8337
详解 torch.unsqueeze 和 torch.squeeze1. 入门测试2. 深入研究2.1 torch.unsqueeze 详解2.2 unsqueeze_和 unsqueeze 的区别2.3 torch.squeeze 详解 1. 入门测试 torch.squeeze(input, dim = None, out = None): 返回一个tensor 当dim不设值时，去掉输入的tensor的所有维度为1的维度; 当dim为某一整数（0<=dim<input.dim()）时，
【Pytorch】torch.squeeze和torch.unsqueeze函数
Ejemplarr的博客
03-29 1934
【Pytorch】torch.squeeze和torch.unsqueeze torch.squeeze（input， int） 返回一个张量，其可以在原来的input的shape基础之上，压缩维度，比如输入的input的shape为torch.Size([31, 1, 8])，调用torch.squeeze(input, 1)，意思就是将原来的input的第二列**（0，1，2三列）**“删除”，返回的tensor的shape为 torch.Size([31, 8]) 注意点 int的范围：假设原来sh
【TORCH】torch.normal()中的size参数
Never Give Up
07-06 837
在函数中，size参数用于指定生成张量的形状。函数用于从正态（高斯）分布中生成随机数。stdsize以下是一些示例，展示了如何使用size。
torch.Size([32, 3, 128, 128]) 维度
weixin_44012667的博客
07-17 801
表示的张量包含32个彩色图像，每个图像的尺寸为128x128像素。每个图像有3个通道（通常表示RGB颜色通道）。这种四维张量的结构在图像处理和计算机视觉任务中非常常见，特别是在使用卷积神经网络 (CNN) 时。是一个四维张量的形状描述。
torch.size()
Suzerk的博客
02-26 3万+
torch.size()查看tensor的尺寸； 1-6行：两个[]两个数字，第一层[]中以,分割包含两个[],所以2；其中每一个[]中又有3个数，所以torch.Size的第二个数是三。 8-9行：在1-6基础上再加一个[]，所以第一个数字是1。 ...
torch.size ()
热门推荐
Teng的博客
08-28 4万+
torch.size ()：查看当前Tensor的维度，用法也很简单： 终端进入Python环境 >>>import torch >>>a = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>>a.size() (2, 3) ...
torch.Size理解
⛄
07-01 2万+
torch.Size括号中有几个数字就是几维 第一层（最外层）中括号里面包含了两个中括号（以逗号进行分割），这就是（2，3，4）中的2 第二层中括号里面包含了三个中括号（以逗号进行分割），这就是（2，3，4）中的3 第三层中括号里面包含了四个数（以逗号进行分割），这就是（2，3，4）中的4 ...
torch.squeeze()、torch.unsqueeze()、torch.randn()、torch.nn.Linear()、torch.Tensor.expand_as
weixin_42623382的博客
04-10 1049
torch.squeeze()、torch.unsqueeze()、torch.randn()、torch.nn.Linear() 1、torch.squeeze() torch.squeeze(input, dim=None, out=None) input (Tensor) ，input为输入的tensor dim (int, optional) ，dimension，只对输入tensor的...
torch.unsqueeze()函数解析《pytorch学习》
猛男的博客
10-08 1273
引言：此函数常用于维度计算当中，网络搭建过程中，在下不才，将此函数理解为维度加一函数，也就是扩充在原来基础上再扩充一个一维 维度的函数。 如果在引言部分你只是懵懵懂懂，那下面就展示几个通俗易懂的例子吧！（默认情况下，图像的一般表述为（C*W*H）其中C代表通道数，C就是常说的三RGB通道，W代表的是图像的宽度，H代表图像的高度，下面以这个讲解） 1.首先在一维维度的空间张量，在开头加上/扩充一个维度。（Y,X） 1》在Y轴方向的扩张 代码： data1=torch.tensor([1,2,.
Pytorch常用乘法函数总结：torch.mul()、*、torch.mm()、torch.bmm()、torch.mv()、torch.dot()、@、torch.matmul()
qq_43629945的博客
04-26 2516
torch.mul() 和 * 等价，为element-wise乘，可广播；torch.mm() 二维矩阵乘法，torch.bmm() 三维批量矩阵乘法，均不可广播；torch.mv(mat, vec) 为矩阵向量乘法，不可广播；torch.dot() 仅支持两个一维向量点积，返回一个标量数字；@ 矩阵乘法，等价于 torch.dot() + torch.mv() + torch.mm()；torch.matmul() 矩阵乘法，与 @ 类似，但它不止一维二维，可扩高维，可广播
详解torch.size
算法与编程之美
04-18 988
问题test_loader 中的y 表示每一个batch对应的128张图片对应的数字，torch.Size([256])表示什么意思？方法在打印了X的长度之后，发现X的长度也为256，这表示此处用作测试的X是由256个1x28x28的矩阵构成的多元组矩阵集合。也即，y的长度为256，而不是128。for X, y in test_loader: print(X.shape, y.sha...
torch.Size对象
Chriswjhwjh的博客
01-19 951
torch.Size对象实质上是一个子类化的tuple(tuple数据结构就是类)，它包含了整数元素，每个元素对应于张量在某一维度上的长度。在我的另一篇博客讲过，Tensor.shape和Tensor.size()会返回相同的信息：torch.Size对象。在很多方面表现得像 Python 的 tuple，但它是 PyTorch 特定的类型，并且经过了定制化，以便与PyTorch中的张量更好地配合使用。无论是通过.shape属性还是通过调用.size()方法，都得到一个torch.Size类型的对象。
torch.size([*，*，*，*]）意义
m0_47610369的博客
02-27 471
【6,3,32,32】分别表示（batch size（批量，深度学习中，每次迭代训练时所使用的样本数量）, channel（通道数）, height（高）, width（宽））PS：通道数理解{图片为彩色，通道数固定为3，图片为灰色，通道数固定为1}例：torch.Size([6,3,32,32])
torch.size,torch.shape与numpy随记
poosdsd的博客
02-18 1249
a.size() ## 返回torch.Size([4,1,2,3])a.shape ## 返回torch.Size([4,1,2,3])a.shape ## 返回 (4,1,2,3)二、numpy中size与shape的区别。a.size ## 返回24。
torch.size()的理解
qq_25603827的博客
12-11 1万+
import torch x = torch.zeros((5, 2, 3, 4)) print(x.size()) print(x) （5, 2, 3, 4）分别表示（batch size, channel, height, width）
torch.size
weixin_43867608的博客
10-19 3743
torch.size(0) 行数 torch.size(1) 列数
【深度学习】在学习pytorch时，一些不会的python语法总结（1）| torch.size() | torch.view()
weixin_46274756的博客
10-20 2344
【深度学习】在学习pytorch时，一些不会的python语法总结（1）| torch.size() | torch.view()
关于torch.size和tensor的维度笔记
985小菜鸡
05-30 1906
和是两个不同形状的张量 (tensor) 大小。​a1​a2​⋮a200​​​a1​a2​a200​在使用过程中，它们的主要区别在于数据的存储和处理方式。保留了二维结构的信息，而则是完全扁平化的一维结构。
torch.unsqueeze
最新发布
06-12
### torch.unsqueeze 函数详解 `torch.unsqueeze` 是 PyTorch 中用于在指定位置插入维度的函数。它能够在张量（Tensor）中增加一个大小为 1 的维度，从而改变张量的形状。以下是该函数的参数说明和使用示例。 #### 参数详解 - **input**: 输入张量。 - **dim**: 指定要插入新维度的位置。如果 `dim=0`，则新维度会被插入到最前面；如果 `dim=-1` 或其他负数，则从最后开始计算位置[^1]。 #### 使用示例 以下代码展示了如何使用 `torch.unsqueeze` 在不同位置插入新维度： ```python import torch x = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) # 原始张量 shape: (4,) y = torch.unsqueeze(x, 0) # 插入到第 0 维度，shape: (1, 4) z = torch.unsqueeze(x, 1) # 插入到第 1 维度，shape: (4, 1) print("Original Tensor:", x.shape) # 输出: torch.Size([4]) print("After unsqueeze(dim=0):", y.shape) # 输出: torch.Size([1, 4]) print("After unsqueeze(dim=1):", z.shape) # 输出: torch.Size([4, 1]) ``` #### 注意事项 - 如果输入张量已经是期望的形状，则调用 `torch.unsqueeze` 不会改变其值或内容，仅改变形状。 - 插入的维度必须合法，不能超出张量的总维度范围[^2]。 #### 应用场景 `torch.unsqueeze` 常用于调整张量形状以满足某些操作的需求，例如： - 将一维向量转换为二维矩阵以便进行矩阵运算。 - 调整张量形状以匹配神经网络模型的输入要求。 ```python a = torch.rand((2, 3)) # shape: (2, 3) b = torch.unsqueeze(a, 1) # shape: (2, 1, 3) print("Original Tensor:", a.shape) # 输出: torch.Size([2, 3]) print("After unsqueeze(dim=1):", b.shape) # 输出: torch.Size([2, 1, 3]) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值