torch中的unsqueeze(-1)函数

在PyTorch中，unsqueeze(-1)函数用于在指定维度上增加一个维度。具体来说，unsqueeze(-1)函数会在最后一个维度上增加一个维度。例如，如果有一个形状为(4,)的张量data1，使用unsqueeze(-1)函数后，它的形状将变为(4, 1)。这样做的效果是将原来的一维张量转换为二维张量，其中第二个维度的大小为1。这个操作可以用来处理一些需要二维张量作为输入的情况，例如矩阵乘法或者某些神经网络层的输入要求。[1][2]

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（）函数的用法

`torch.unsqueeze()`函数是PyTorch中用于增加张量维度的函数。它可以在指定位置插入一个大小为1的新维度，从而改变张量的形状。

以下是`torch.unsqueeze()`函数的用法示例：

import torch

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

# 在第二个维度插入一个新维度
x_new = torch.unsqueeze(x, dim=1)
print(x_new.size())
# 输出: torch.Size([2, 1, 3])

# 在第一个维度插入一个新维度
x_new2 = torch.unsqueeze(x, dim=0)
print(x_new2.size())
# 输出: torch.Size([1, 2, 3])

在上述示例中，我们首先创建了一个形状为`(2, 3)`的2维张量`x`。然后，我们使用`torch.unsqueeze()`函数在不同的维度位置插入了新的维度。

- `torch.unsqueeze(x, dim=1)`表示在第二个维度上插入一个新维度。结果是一个形状为`(2, 1, 3)`的张量`x_new`。

- `torch.unsqueeze(x, dim=0)`表示在第一个维度上插入一个新维度。结果是一个形状为`(1, 2, 3)`的张量`x_new2`。

通过使用`torch.unsqueeze()`函数，我们可以根据需要在不同的位置插入新的维度，从而改变张量的形状。这在某些情况下非常有用，例如在进行广播操作或与其他形状不同的张量进行运算时。