pytorch、numpy中的切片+None：[……,None,……]维度扩展：

向晚南风

于 2023-03-19 21:10:07 发布

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文章标签： pytorch numpy python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qianzui0/article/details/129656576

文章介绍了在PyTorch和numpy中如何使用`None`进行维度扩展，例如`[…,None,…]`表示在指定位置插入一个新的维度。通过多个示例展示了`None`在不同位置对数组形状的影响，如`t1=ttt[None,]`扩展了第0维，`t3=ttt[:,None]`扩展了第1维等，帮助理解这种操作在多维数组处理中的作用。

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pytorch、numpy中的切片+None：[……,None,……]维度扩展：

结论

结论：

PS：以下的第n维的n下标从0开始，也即在numpy或者pytorch中dim用到的参数维度。

[……,None,……] 中，从左往右数 None 出现在第n个位置(下标从0开始)，那么就是对第n维进行扩展，例如：假设a的形状是(2,3) [:,:,None] 就是将其扩展为 (2,3,1)

下边是具体的例子

示例

 import torch
 import numpy as np
 ttt=torch.arange(6).reshape(2,3)
 # ttt = np.arange(6).reshape(2,3)
 # ttt = [[1,2,3],[4,5,6]

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pytorch、numpy中的 切片+None：[……,None,……]维度扩展：

pytorch、numpy中的 切片+None：[……,None,……]维度扩展：

结论

示例

pytorch、numpy中的切片+None：[……,None,……]维度扩展：

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