pytorch增加维度

在 PyTorch 中，可以使用 `unsqueeze()` 函数来增加维度。该函数接受一个整数作为参数，表示在哪个位置增加维度。例如，假设你有一个形状为 `(3, 4)` 的张量 `x`，你想在第二个维度上增加一个维度，可以使用以下代码：

import torch

x = torch.randn(3, 4)
y = x.unsqueeze(1)  # 在第二个维度上增加一个维度

print(x.shape)  # 输出：torch.Size([3, 4])
print(y.shape)  # 输出：torch.Size([3, 1, 4])

在上面的例子中，`unsqueeze()` 函数将张量 `x` 在第二个维度上增加了一个维度，结果张量 `y` 的形状变为 `(3, 1, 4)`。

相关问题

pytorch 增加维度

在PyTorch中，可以使用torch.unsqueeze()函数来增加张量的维度。例如，如果我们有一个张量a的形状为\[3, 5, 7\]，我们想要在首部增加一个维度，变成\[1, 3, 5, 7\]，可以使用torch.unsqueeze(a, 0)来实现。这将在第0维度上增加一个维度。结果的形状将变为\[1, 3, 5, 7\]。\[1\]

另外，还可以使用torch.reshape()函数来改变张量的形状。例如，如果我们有一个形状为\[2, 3\]的张量a，我们可以使用torch.reshape(a, (1, 2, 3))将其形状改变为\[1, 2, 3\]。这将在不改变张量元素顺序的情况下改变张量的形状。\[3\]

总结起来，要在PyTorch中增加维度，可以使用torch.unsqueeze()函数或torch.reshape()函数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pytorch使用None索引进行维度扩展](https://blog.csdn.net/m0_47256162/article/details/127845741)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [pytorch张量维度操作（拼接、维度扩展、压缩、转置、重复）](https://blog.csdn.net/Cretheego/article/details/128729649)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

pytorch中维度

在PyTorch中，维度用`dim`表示，可以用来指定在哪个维度上进行操作。下面是一些常见的PyTorch维度操作：

1. `torch.unsqueeze(input, dim)`：在指定维度上增加一个维度，返回一个新的张量。例如：

   import torch
   
   x = torch.tensor([1, 2, 3])  # 一维张量
   x = torch.unsqueeze(x, 0)  # 在第0维增加一个维度
   print(x)  # 输出：tensor([[1, 2, 3]])

2. `torch.squeeze(input, dim)`：在指定维度上去掉一个维度，返回一个新的张量。例如：

   import torch
   
   x = torch.tensor([[1, 2, 3]])  # 二维张量
   x = torch.squeeze(x, 0)  # 去掉第0维
   print(x)  # 输出：tensor([1, 2, 3])

3. `torch.transpose(input, dim0, dim1)`：交换两个维度的位置，返回一个新的张量。例如：

   import torch
   
   x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])  # 二维张量
   x = torch.transpose(x, 0, 1)  # 交换第0维和第1维
   print(x)  # 输出：tensor([[1, 4],
             #         [2, 5],
             #         [3, 6]])

4. `torch.cat(inputs, dim)`：在指定维度上将多个张量拼接起来，返回一个新的张量。例如：

   import torch
   
   x1 = torch.tensor([[1, 2, 3]])
   x2 = torch.tensor([[4, 5, 6]])
   x = torch.cat((x1, x2), dim=0)  # 在第0维上拼接
   print(x)  # 输出：tensor([[1, 2, 3],
             #         [4, 5, 6]])

5. `torch.stack(inputs, dim)`：在指定维度上将多个张量堆叠起来，返回一个新的张量。例如：

   import torch
   
   x1 = torch.tensor([1, 2, 3])
   x2 = torch.tensor([4, 5, 6])
   x = torch.stack((x1, x2), dim=0)  # 在第0维上堆叠
   print(x)  # 输出：tensor([[1, 2, 3],
             #         [4, 5, 6]])