图像预处理转化为Tensor后的unsqueeze（0）

最新推荐文章于 2025-03-10 16:49:52 发布
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分类专栏： PyTorch 文章标签： pytorch
原文链接：https://www.zhihu.com/question/389021909
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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，比如原本有个三行的数据（3），unsqueeze(0)后就会在0的位置加了一维就变成一行三列（1,3）。

torch.squeeze(input, dim=None, out=None)：去除那些维度大小为1的维度

torch.unbind(tensor, dim=0)：去除某个维度

torch.unsqueeze(input, dim, out=None)：在指定位置添加维度。

unsqueeze主要起到升维的作用，后续图像处理可以更好地进行批操作



作者：好汉
链接：https://www.zhihu.com/question/389021909/answer/1217800110
来源：知乎
 

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.unsqueeze(0)
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仅作为记录，大佬请跳过 是.unsqueeze(0)增加维度（0表示，在第一个位置增加维度） 传送门
图像预处理转化为Tensor后的unsqueeze（0）有什么意义？
vivi_cin的博客
03-20 1713
图像预处理转化为Tensor后的unsqueeze（0）有什么意义？
unsqueeze使用说明
浩瀚之水的专栏
03-10 411
unsqueeze函数是PyTorch中的一个重要函数，用于在指定位置插入一个新的维度，使张量（Tensor）的形状发生变化。以下是unsqueeze。
unsqueeze()
qq_61706514的博客
11-16 325
官方解释：unsqueeze(input, dim) -> Tensor。输出：此处1：2：3：4：为自己标记方便理解。简单理解就是在指定维度上增加维度。
Pytorch中的input.unsqueeze(0)的作用
有梦想的咕噜家族
07-10 1530
是 PyTorch 张量（Tensor）的方法之一，用于增加张量的维度。具体来说，它会在索引为 0 的位置上插入一个维度。的应用场景通常是在需要对张量进行运算或与其他张量进行操作时，需要调整张量的维度匹配。例如，将一维张量作为输入传递给大小为。并不会在原地修改输入张量，而是返回一个新的张量。的神经网络，就通常需要在维度上插入一个批次大小的维度。的二维张量，新插入的维度的大小为 1。是一个长度为 4 的一维张量。新插入的维度位于索引 0 的位置。后，它会返回一个形状为。将其转换为一个形状为。
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