脚本之家 服务器常用软件
快捷导航
您的位置：首页 → 脚本专栏 → python → Pytorch 扩展Tensor维度、压缩Tensor维度

Pytorch 扩展Tensor维度、压缩Tensor维度的方法

 更新时间：2020年09月09日 10:15:28   作者：抚琴尘世客  
这篇文章主要介绍了Pytorch 扩展Tensor维度、压缩Tensor维度的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

1. 扩展Tensor维度

　　相信刚接触Pytorch的宝宝们，会遇到这样一个问题，输入的数据维度和实验需要维度不一致，输入的可能是2维数据或3维数据，实验需要用到3维或4维数据，那么我们需要扩展这个维度。其实特别简单，只要对数据加一个扩展维度方法就可以了。

1.1torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int)

　　torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int)

　　参数说明：self:输入的tensor数据，dim：要对哪个维度扩展就输入那个维度的整数，可以输入0，1，2……

1.2Code

第一种方式，输入数据后直接加unsqueeze()

　　扩展第一维和第二维为1

import torch


def reset_unsqueeze1():
 data = torch.rand([3, 3])
 data1 = data.unsqueeze(dim=0).unsqueeze(dim=1)
 print("data_size: ", data.shape)
 print("data: ", data)
 print("data1_size: ", data1.shape)
 print("data1: ", data1)

结果显示

第二种方式，用torch.unsqueeze()

import torch


def reset_unsqueeze2():
 data = torch.rand([3, 3])
 data1 = torch.unsqueeze(data, dim=0)
 print("data_size: ", data.shape)
 print("data: ", data)
 print("data1_size: ", data1.shape)
 print("data1: ", data1)

结果显示

2. 压缩Tensor维度

2.1torch.squeeze(self: Tensor, dim: _int)

　　这个方法刚好和torch.unsqueeze()方法效果相反，压缩Tensor维度。

2.2 Code

第一种方式，输入数据后直接加squeeze()

import torch


def reset_squeeze1():
 data = torch.rand([1, 1, 3, 3])
 data1 = data.squeeze(dim=0).squeeze(dim=1)
 print("data_size: ", data.shape)
 print("data: ", data)
 print("data1_size: ", data1.shape)
 print("data1: ", data1)

结果显示

第二种方式，用torch.squeeze()

import torch


def reset_squeeze2():
 data = torch.rand([1, 1, 3, 3])
 data1 = torch.squeeze(data, dim=0)
 print("data_size: ", data.shape)
 print("data: ", data)
 print("data1_size: ", data1.shape)
 print("data1: ", data1)

结果显示

到此这篇关于Pytorch 扩展Tensor维度、压缩Tensor维度的方法的文章就介绍到这了,更多相关Pytorch 扩展Tensor维度、压缩Tensor维度内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

您可能感兴趣的文章:

相关文章

  • python opencv通过按键采集图片源码

    python opencv通过按键采集图片源码

    OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上，本文给大家分享python opencv通过按键采集图片源码，感兴趣的朋友一起看看吧
    2021-05-05
  • Datawhale练习之二手车价格预测

    Datawhale练习之二手车价格预测

    此篇文章是关于Datawhale练习，代码完整，但由于该数据集中数据特征较少（39维），以下可作为少量特征情况下的分析。当特征数目过大（成千上万）时，需要继续学习。需要的朋友可以参考下
    2021-04-04
  • 5分钟快速掌握Python定时任务框架的实现

    5分钟快速掌握Python定时任务框架的实现

    这篇文章主要介绍了5分钟快速掌握 Python 定时任务框架,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2021-01-01
  • Python3.10.4激活venv环境失败解决方法

    Python3.10.4激活venv环境失败解决方法

    这篇文章主要介绍了Python3.10.4激活venv环境失败解决方法的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2023-01-01
  • Python应用自动化部署工具Fabric原理及使用解析

    Python应用自动化部署工具Fabric原理及使用解析

    这篇文章主要介绍了Python应用自动化部署工具Fabric原理及使用解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-11-11
  • python中的多线程锁lock=threading.Lock()使用方式

    python中的多线程锁lock=threading.Lock()使用方式

    这篇文章主要介绍了python中的多线程锁lock=threading.Lock()使用方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
    2022-06-06
  • Python 实现微信自动回复的方法

    Python 实现微信自动回复的方法

    这篇文章主要介绍了Python 实现微信自动回复的方法，帮助大家更好的理解和使用python，感兴趣的朋友可以了解下
    2020-09-09
  • Python数据分析基础之文件的读取

    Python数据分析基础之文件的读取

    这篇文章主要为大家介绍了Python数据分析之文件的读取，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下，希望能够给你带来帮助
    2021-12-12
  • python实现桌面托盘气泡提示

    python实现桌面托盘气泡提示

    这篇文章主要为大家详细介绍了python实现桌面托盘气泡提示，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2019-07-07
  • 对python GUI实现完美进度条的示例详解

    对python GUI实现完美进度条的示例详解

    今天小编就为大家分享一篇对python GUI实现完美进度条的示例详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-12-12

最新评论