unsqueeze,squeeze,repeat,expand,expand_as应用示例及其详细说明

最新推荐文章于 2025-02-28 14:55:51 发布

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分类专栏：深度学习部分理解

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本文详细介绍了PyTorch中张量的squeeze、unsqueeze、expand和repeat操作，包括它们的功能、用法以及注意事项。通过示例代码解释了这些操作如何改变张量的形状，帮助理解在深度学习模型中如何处理数据维度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import torch
box_a=torch.tensor([[1,2,3],[1,2,3]])
print(box_a[:, 2:].squeeze(0).shape)
print(box_a[:, 2:].shape)
# torch.Size([2, 1])
# torch.Size([2, 1])
print("#################################")
print(box_a[:, 2:].squeeze(1).shape)
print(box_a[:, 2:].shape)
'''squeeze 只能去掉维度为1的维度，如果目标维度不是1
比如是2，就不可以去掉'''
# torch.Size([2])
# torch.Size([2, 1])
print("#################################")
print(box_a[:, 2:].unsqueeze(0).shape)
print(box_a[:, 2:].shape)
'''unsqueeze 是在目标维度上增加一个维度，示例为在
第一个维度dim=0的位置添加一个维度'''
# torch.Size([1, 2, 1])
# torch.Size([2, 1])
print("#################################")
print(box_a[:, 2:].shape)
print(box_a[:, 2:].expand(2,1000).shape)
'''expand 只能扩展size为1的维度
参考 ：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39504171/article/details/106090626
'''
# torch.Size([2, 1])
# torch.Size([2, 1000])
print("#################################")
print(box_a[:, 2:].shape)
print(box_a.shape)
print(box_a[:, 2:].expand_as(box_a).shape)
print(box_a[:, 2:])
print(box_a)
print(box_a[:, 2:].expand_as(box_a))
# torch.Size([2, 1])
# torch.Size([2, 3])
# torch.Size([2, 3])
# tensor([[3],
#         [3]])
# tensor([[1, 2, 3],
#         [1, 2, 3]])
# tensor([[3, 3, 3],
#         [3, 3, 3]])
'''expand_as 可以扩展到目标维度，只不过expand_as '''
# print(box_a[:, 2:].expand_as(box_a.unsqueeze(0)))
'''expand_as 比较复杂的示例 torch.Size([2, 1, 1]) 扩展到 torch.Size([4, 7, 1]) '''
# print(box_a[:, 2:].unsqueeze(1).expand_as(torch.rand(2,7,1)))
print(box_a[:, 2:].unsqueeze(1).shape)
# torch.Size([2, 1, 1])
print("#################################")
'''repeat 操作 '''
print(box_a.shape)
'''repeat (1)操作用来阔展维度 相当于 unsqueeze(0) '''
print(box_a.repeat(1,1,1,1).shape)
# RuntimeError: Number of dimensions of repeat dims can not be
# smaller than number of dimensions of tensor
'''复制后的最小维度数目不能小于原先的维度数目，比如原来是两个维度，
复制后的目标只有一个维度就不行了'''
# print(box_a.repeat(1).shape)