pytorch 长期学习笔记

最新推荐文章于 2024-07-26 21:32:43 发布
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分类专栏： pytorch 数据处理与可视化 Python:从入门到放弃 文章标签： 人工智能 深度学习 pytorch 机器学习
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本文详细介绍了深度学习中张量的降维和升维操作。使用`tensor.squeeze()`函数可以移除张量中所有或指定维度为1的维度，而`tensor.unsqueeze()`则能在指定位置增加一个维度。理解这些操作对于优化模型参数和数据预处理至关重要。

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

降维与升维

1.tensor.squeeze() 降维

（1）若squeeze()括号内为空，则将张量中所有维度为1的维数进行压缩，如将2131的张量降维到23维；若维度中无1维的维数，则保持源维度不变，如将234维的张量进行squeeze，则转换后维度不会变。

（2）若squeeze(idx)，则将张量中对应的第idx维de的维度进行压缩，如2131的张量做squeeze(1)，则会降维到23*1维的张量；若第idx维度的维数不为1，则squeeze后维度不会变化。

2.tensor.unsqueeze(idx)升维

在第idx维进行升维，将tensor由原本的维度n，升维至n+1维。如张量的维度维23，经unsqueeze(1)后，变为21*3维度的张量

PyTorch学习笔记（二）：PyTorch简介与基础知识
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03-17 8737
本系列主页更新Pytorch学习笔记，分为不同章节，供初学者详细学习Pytorch，入门深度学习。本章主要简单介绍Pytorch基础知识。
PyTorch学习笔记（七）：PyTorch可视化
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03-22 5073
本次任务，主要介绍了PyTorch可视化，包括可视化网络结构、CNN卷积层可视化和使用TensorBoard可视化训练过程。 打印模型基础信息：使用print()函数，只能打印出基础构件的信息，不能显示每一层的shape和对应参数量的大小
pytorch学习笔记（1）--Tensor中(un)squeeze函数的使用方法
weixin_52205764的博客
08-31 1995
但是我又发现一个问题：就是传递数字并不好使，（没有被压缩giao，比如说x.squeeze(1)当定义一个Tensor张量之后，可以对其进行压缩或者拓展，这里首先介绍unsqueeze。但是，如果使用torch.squeeze(x),就比较好，能把所有维度值为1的都给压缩掉。再来说squeeze函数，通过看其报错信息。...
【Pytorch】unsqueeze() 方法
01-13 2801
【Pytorch】unsqueeze() 方法
Pytorch基础：Tensor的squeeze和unsqueeze方法
最新发布
前进，才知道自己的渺小
07-26 1914
​在Pytorch中，squeeze和unsqueeze是Tensor类的一个重要方法，同时它们也是torch模块中的一个函数，它们的语法如下所示。
pytorch中tensor的unsqueeze()函数和squeeze()函数的用处
qq_43391414的博客
12-01 1万+
unsqueeze()用于增加一个维度 a=torch.Tensor([1,2]) print(a.shape) 假设我们现在有一个22的矩阵b,要与a相乘，最规范的是应该a的维度要变成21才对，现在是2。所以要增加一个维度。使用tensor的一个函数unsqueeze(dim)。参数中指明哪一个维度要增加一维。我们要对a在第二维增加一个维度。 a=a.unsqueeze(1) print(a.shape) 定义一个矩阵b，可以与之矩阵相乘了。 b=torch.Tensor([[1,2],[3,4
tensor.squeeze函数和tensor.unsqueeze函数的使用
森宝的博客
03-04 2184
tensor.squeeze 和 tensor.unsqueeze函数使用.
小白入手Pytorch深度学习（b站视频学习笔记）
2301_80355452的博客
07-16 1556
人工神经网络，简称神经网络，模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型，用与对函数进行估计或近似。（应用例如机器视觉和语言识别）每次迭代都需要把所有样本都送入，这样的好处是每次迭代都顾及了全部的样本，做的是全局最优化在torch中提供了数据集的基类torch.utils.data.Dataset，继承这个基类，我们能够非常快速的实现对数据的加载可知，我们需要在自定义的数据集类中继承Dstaset类，同时还需要实现两个方法：1.__len__方法，能够实现通过全局的len()方法获取其中的元素个数。
PyTorch学习笔记（四）：PyTorch基础实战
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
03-18 8867
本章以PyTorch基础实战为主，以FashionMNIST时装分类为例进行深度学习训练 往期学习资料推荐： 1.Pytorch实战笔记_GoAI的博客-优快云博客 2.Pytorch入门教程_GoAI的博客-优快云博客 本系列目录： PyTorch学习笔记（一）：简介与基础知识_GoAI的博客-优快云博客 PyTorch学习笔记（二）：PyTorch主要组成模块_GoAI的博客-优快云博客
Windows系统搭建Pytorch深度学习本地环境
乐观的lishan的博客
11-13 6174
本文详细介绍了如何在本地搭建Pytorch的深度学习环境
pytorch学习笔记
weixin_62299937的博客
10-31 110
10.stack(沿着新的维度对给定序列的张量进行堆叠)4.narrow(获取张量在指定维度上的子张量)5.reshape/view（改变维度的形状）6.permute(对制定维度的顺序进行重拍)将多个张量沿指定维度进行拼接（连接）1.unsqueeze(增加维度)2.squeeze(减少维度)3.repeat(维度扩张)
tensor操作的unsqueeze()、squeeze()、expand()、view()、cat()和repeat()
qq_35037684的博客
09-18 548
        转载自：https://blog.csdn.net/HUSTHY/article/details/101649012 学习Bert模型的时候，需要使用到pytorch来进行tensor的操作，由于对pytorch和tensor不熟悉，就把pytorch中常用的、有关tensor操作的unsqueeze()、squeeze()、expand(...
【PyTorch】 tensor.unsqueeze扩展一个维度
jn10010537的博客
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【PyTorch】 给tensor扩展一个维度1、背景2、unsqueeze方法3、示例 1、背景 在tensor合并的时候，经常需要考虑tensor的维度的对齐，即涉及维度的扩展； pytorch中关于维度扩展的方法：unsqueeze(…) 关于unsqueeze方法的说明如下： import torch print(torch.__version__) help(torch.unsqueeze) 运行结果如下： Help on built-in function unsqueeze: unsque
pytorch --- tensor.squeeze(dim)和unsqueeze(dim)
orangerfun的博客
01-16 1万+
tensor.squeeze(dim) 作用: 如果dim指定的维度的值为1，则将该维度删除，若指定的维度值不为1，则返回原来的tensor 例子： x = torch.rand(2,1,3) print(x) print(x.squeeze(1)) print(x.squeeze(2)) 输出： tensor([[[0.7031, 0.7173, 0.0606]], [[0....
pytorch中squeeze()和unsqueeze()函数介绍
游戏boy
12-18 4427
https://blog.csdn.net/flysky_jay/article/details/81607289
pytorch中tensor的squeeze()和unsqueeze()
weixin_30794491的博客
06-26 1427
squeeze()： squeeze(arg)表示第arg维的维度值为1，则去掉该维度。否则tensor不变。（即若tensor.shape()[arg] = 1，则去掉该维度） unsqueeze()： unsqueeze(arg)与squeeze(arg)作用相反，表示在第arg维增加一个维度值为1的维度。 常用操作： 参考：https://blog.csdn.net/l...
【学习笔记】pytorch中squeeze()和unsqueeze()函数介绍
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一、unsqueeze()函数 1. 首先初始化一个a 可以看出a的维度为（2，3） 2. 在第二维增加一个维度，使其维度变为（2，1，3） 可以看出a的维度已经变为（2，1，3）了，同样如果需要在倒数第二个维度上增加一个维度，那么使用b.unsqueeze(-2) 二、squeeze()函数介绍 1. 首先得到一个维度为（1，2，3）的tensor（张量） 由图中可以看...
tensor.squeeze()和tensor.unsqueeze()
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示例文件 test.py import torch A = torch.arange(6) A = A.reshape(1, 1, 2, 3, -1) B = A.squeeze() print(A) print(B) C = B.unsqueeze(0) D = B.unsqueeze(1) E = B.unsqueeze(2) print(C) print(D) print(E) 终端命令行和运行结果 <user>python test.py tensor([[[[[0],
PyTorch：torch.Tensor.unsqueeze()、squeeze()
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10-16 1860
目录 1、unsqueeze() 2、squeeze() 3、expand() 1、unsqueeze() 作用：给指定的tensor增加一个指定(之前不存在的)的维度。通常用在两tensor相加，但不满足shape一致，同时又不符合广播机制的情况下。 举例说明： # 两tensor相加，但不满足shape一致，同时又不符合广播机制的例子： a = torch.ones(3,2,4) # 创建3*2*4的全为1的tensor b = torch.zeros(3,4) # 创建3*4的全
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