pytorch学习 中 torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()的用法

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Pytorch学习（十五）squeeze()和unsqueeze()的用法
qq_37297763的博客
05-22 907
squeeze()函数用于压缩维度，unsqueeze()用于扩充维度。 1. unsqueeze()用法介绍 unsqueeze()函数用于扩充维度，它有一个参数unsqueeze(dim)，表示在第dim维上扩充维度。 下面的代码中arr维度是(2,3,4)，在第0维进行扩充，代码第三行维度是(1,2,3,4)，通过第四行代码的输出结果可以看出，输出张量与原张量不共享内存，可通过第五行arr = arr.unsqueeze(0)来改变arr维度。 arr = torch.arange(1, 25).vi
PyTorch学习之 torch.squeeze 函数
qq_46396470的博客
06-28 1320
的示例，以帮助更好地理解其用法。的主要作用是从给定的张量。
torch.unsqueeze(input, dim)函数
weixin_56915683的博客
05-08 2391
函数调用形式：torch.unsqueeze(input, dim) → Tensor 功能： 在指定位置 dim 插入一个大小为1的维度 input： old tensor dim: 插入维度的位置。其中，dim 范围为：[-input.dim() - 1, input.dim() + 1)。当 dim 为负数时，表示从后向前计数（即，dim == -1 和 dim == input.dim() 等效）。 return： new tensor 详情见pytorch官方文档：unsqueeze()函.
torch.unsqueeze
weixin_43731369的博客
10-19 249
原型 torch.unsqueeze(input, dim, out=None) → Tensor 功能 在指定的位置增加一个维度 参数 input (Tensor) – 要增加维度的张量 dim (int) – 在哪个维度前，范围是[-input.dim() - 1, input.dim() + 1)] out (Tensor, optional) – 可选 输出的张量. 例子 >>...
torch.unsqueeze() 和 torch.squeeze()
AlanxZhang的博客
10-07 747
1. torch.unsqueeze 详解 torch.unsqueeze(input, dim, out=None) 作用：扩展维度 返回一个新的张量，对输入的既定位置插入维度 1 注意： 返回张量与输入张量共享内存，所以改变其中一个的内容会改变另一个。 如果dim为负，则将会被转化dim+input.dim()+1 参数: tensor (Tensor) – 输入张量 dim (int) – 插入维度的索引 out (Tensor, optional) – 结果张量 import tor
torch.unsqueeze()函数和torch.squeeze()函数使用举例
敲代码的小风
12-17 1761
参考链接: torch.unsqueeze(input, dim, out=None) 参考链接: torch.squeeze(input, dim=None, out=None)
pytorch中的torch.squeeze和torch.unsqueeze
zly_Always_be的博客
02-21 818
pytorch中的torch.squeeze和torch.unsqueeze
Pytorch基础 - 1. torch.squeeze() 和 unsqueeze()
Aaron_neil的博客
12-24 1987
tensor升维和降维是神经网络的基本操作，比如不同维feature融合等都需要改操作。常用的函数有torch.unsqueeze() 和 torch.unsqueeze()操作。
【Pytorch】torch.squeeze和torch.unsqueeze函数
Ejemplarr的博客
03-29 1976
【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
PyTorch的 torch.unsqueeze() 和 torch.squeeze()方法详解
001
02-01 1142
注意：在实际代码中，返回的张量通常会共享输入张量的数据，除非必须复制（比如要求返回一个不同内存的张量）。: 减少张量的维度，常用于移除批处理维度或任何大小为1的维度。: 增加张量的一个维度，常在希望增加一个批处理维度时使用。一个新的张量，它与输入张量。一个新的张量，它与输入张量。有着相同的数据，但是移除了所有指定的单维度。有着几乎相同的数据，但是增加了一个维度。返回一个新的张量，该张量为指定位置。返回一个新的张量，它会移除。增加了一个大小为1的维度。
Pytorch常用的函数(一)torch.squeeze()和torch.unsqueeze()、torch.cat()和torch.stack()函数功能及使用
qq_44665283的博客
06-05 6976
torch.squeeze()和torch.unsqueeze()、torch.cat()和torch.stack()函数功能及使用
（转）torch.unsqueeze()函数理解
最新发布
iserfj的博客
02-24 172
torch.unsqueeze()函数起到升维的作用，dim等于几表示在第几维度加一，比如原来x的size=([4])，x.unsqueeze(0)之后就变成了size=([1, 4])，而x.unsqueeze(1)之后就变成了size=([4, 1])，注意dim∈[-input.dim() - 1, input.dim() + 1]输入一维张量，即input.dim()=1。输入二维张量，即input.dim()=2。输入四维张量，即input.dim()=4。
torch.cat((a,b),dim=-1)
m0_50973309的博客
03-03 5156
torch.cat((a,b),dim=-1)表示按倒数第一维cat
torch.unsqueeze()函数理解
weixin_53142585的博客
02-12 4558
touch.unsqueeze()函数起到升维的作用，dim等于几表示在第几维度加一，比如原来x的size=([4])，x.unsqueeze(0)之后就变成了size=([1, 4])，而x.unsqueeze(1)之后就变成了size=([4, 1])，注意dim∈[-input.dim() - 1, input.dim() + 1]
Pytorch自定义层含lambda函数（Lambda层）时保存模型出错的解决方案
David's Tweet
12-23 8700
出错 类型： _pickle.PicklingError: Can't pickle <function <lambda> at 0x0000000018944488>: attribute lookup <lambda> on __main__ failed 详情： File "C:\Users\piantou\AppData\Local\Progr...
5.2 高阶内容-GPU 加速运算
敲代码的乔帮主
04-13 644
目录 1.写在前面 2.用 GPU 训练 CNN 3.完整代码演示 1.写在前面 在 GPU 训练可以大幅提升运算速度. 而且 Torch 也有一套很好的 GPU 运算体系. 但是要强调的是: 你的电脑里有合适的 GPU 显卡(NVIDIA), 且支持 CUDA 模块.请在NVIDIA官网查询 必须安装 GPU 版的 Torch,点击这里查看如何安装 2.用 GP...
porch(3)莫烦python CNN小实现
DS00HY的小博客
01-11 1977
莫烦的网址这里 关于卷积神经网络的介绍： 自行搜索或者参考博客1，在莫烦中也有相应的视频 我们接下来直接手动实现一个简单的数字识别的CNN网络： 1.首先定义数据集 通过pytorch的torchvision.datasets网址 dset.MNIST(root, train=True, transform=None, target_transform=None, download=...
一文掌握torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()的用法
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荷叶田田
03-23 3万+
torch.squeeze() 这个函数主要对数据的维度进行压缩，去掉维数为1的的维度，默认是将a中所有为1的维度删掉。也可以通过dim指定位置，删掉指定位置的维数为1的维度。 torch.unsqueeze()这个函数主要是对数据维度进行扩充。需要通过dim指定位置，给指定位置加上维数为1的维度。 我自己test的代码： import torch x = torch.zeros(3...
pytorch gpu加速
weixin_43955530的博客
07-19 863
先回到之前用的CNN网络进行手写数字识别的实验： import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.utils.data as Data import torchvision #包括了一些数据库，图片的数据库也包含了 import matplotlib.pyplot as plt #定义超参数 EPOCH = 1 BATCH_SIZE = 50 LR= 0.001 DOWNLOAD_MN
你能解释一下PyTorch中的torch.unsqueeze函数的作用和用法吗？
11-19
在PyTorch中，`torch.unsqueeze()`函数的主要作用是在给定的维度上为张量增加一个尺寸（即维度），使得原本一维的数据变得更具有多维性。这个操作常用于数据预处理，以便于适应某些模型的输入要求，比如深度学习模型...
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