pytorch 把一维张量转为二维张量怎么转换

可以使用 `torch.unsqueeze()` 函数将一维张量转换为二维张量，例如将长度为 n 的一维张量 `x` 转换为形状为 (1, n) 的二维张量：

import torch

x = torch.randn(n)
x_2d = torch.unsqueeze(x, 0)

同样地，也可以将其转换为形状为 (n, 1) 的二维张量：

x_2d = torch.unsqueeze(x, 1)

此外，`torch.reshape()` 函数也可以用来改变张量的形状。例如，将长度为 n 的一维张量 `x` 转换为形状为 (1, n) 的二维张量：

x_2d = torch.reshape(x, (1, n))

也可以将其转换为形状为 (n, 1) 的二维张量：

x_2d = torch.reshape(x, (n, 1))

相关问题

pytorch将二维张量增加一个维度batchsize

在PyTorch中，可以使用`unsqueeze()`函数将二维张量增加一个维度，具体的代码实现如下：

import torch

# 定义一个二维张量
tensor_2d = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])

# 将二维张量增加一个维度
batch_size = 2
tensor_3d = tensor_2d.unsqueeze(dim=0)  # 在第0维增加一个维度，表示batch size

# 打印结果
print(tensor_3d)

运行结果如下：

tensor([[[1, 2],
         [3, 4]]])

可以看到，原来的二维张量变成了一个三维张量，第0维表示batch size，大小为1，剩余两个维度与原来的二维张量大小相同。如果想要增加的维度不是第0维，可以通过修改`dim`参数来实现。

用pytorch将二维张量增加一个维度batchsize

在PyTorch中，可以使用`unsqueeze()`函数将二维张量增加一个维度，具体的代码实现如下：

import torch

# 定义一个二维张量
tensor_2d = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])

# 将二维张量增加一个维度
batch_size = 2
tensor_3d = tensor_2d.unsqueeze(dim=0)  # 在第0维增加一个维度，表示batch size

# 打印结果
print(tensor_3d)

运行结果如下：

tensor([[[1, 2],
         [3, 4]]])

可以看到，原来的二维张量变成了一个三维张量，第0维表示batch size，大小为1，剩余两个维度与原来的二维张量大小相同。如果想要增加的维度不是第0维，可以通过修改`dim`参数来实现。