举个torch.unsqueeze()的例子

答案：torch.unsqueeze()的用法举例：假设有一个张量x，shape为[4, 5], 那么可以使用torch.unsqueeze(x, dim=0)，这样x的shape就会变为[1, 4, 5]，将x的第0维增加1。

相关问题

torch.unsqueeze()函数怎么使用

torch.unsqueeze()函数用于在指定维度上增加一个维度。它的语法如下：

torch.unsqueeze(input, dim)

其中，input是一个张量，dim是要增加的维度的索引。

下面是一个使用torch.unsqueeze()函数的例子：

import torch

# 创建一个2维张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6]])

# 在第1维上增加一个维度
y = torch.unsqueeze(x, 1)

print(y)

输出结果为：

tensor([[[1, 2, 3]],

        [[4, 5, 6]]])

在这个例子中，我们创建了一个2维张量x，并使用torch.unsqueeze()函数在第1维上增加了一个维度。最终得到的张量y是一个3维张量，第1维的大小为1。

torch.unsqueeze设定维度值

torch.unsqueeze函数可以用于在指定维度上增加一个维度，使得原来的张量的维度增加1。它的语法是：

torch.unsqueeze(input, dim)

其中，`input`是输入的张量，`dim`是要在其上增加维度的维度索引。

举个例子，假设我们有一个形状为(3, 4)的二维张量`x`：

x = torch.tensor([[1, 2, 3, 4],
                  [5, 6, 7, 8],
                  [9, 10, 11, 12]])

如果我们想在第0维度上增加一个维度，可以使用`torch.unsqueeze(x, 0)`。这将返回一个形状为(1, 3, 4)的三维张量，其中第0个维度的大小为1。

同样地，如果我们想在第1维度上增加一个维度，可以使用`torch.unsqueeze(x, 1)`。这将返回一个形状为(3, 1, 4)的三维张量，其中第1个维度的大小为1。

需要注意的是，`dim`参数的取值范围应该在[-input.dim()-1, input.dim()+1]之间，否则会抛出索引越界的异常。