torch.as_tensor().unsqueeze(-1)

torch.as_tensor().unsqueeze(-1) 是一个 PyTorch 的操作，用于将一个张量转换为张量类型，并在指定的维度上增加一个维度。在这个例子中，unsqueeze(-1) 的作用是在最后一个维度上增加一个维度。

具体来说，torch.as_tensor() 是将输入数据转换为张量类型的函数，该函数可以接受各种类型的输入数据。unsqueeze(-1) 是一个张量的方法，用于在指定的维度上增加一个维度。在这里，-1 表示最后一个维度，所以它会在最后一个维度上增加一个维度。

例如，如果你有一个一维张量 [1, 2, 3]，使用 torch.as_tensor().unsqueeze(-1) 操作后，会得到一个二维张量 [[1], [2], [3]]，其中每个元素都被嵌套在一个列表中，并增加了一个维度。

这个操作在某些情况下很有用，比如在进行一些需要扩展维度的计算或者与其他要求相同形状的张量进行运算时。

相关问题

scale = torch.sigmoid(channel_att_sum).unsqueeze(2).unsqueeze(3).unsqueeze(4).expand_as(x) IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-2, 1], but got 2)。有什么解决方法吗

这个错误通常是由于从某个维度开始，unsqueeze()的参数数量超出了输入 tensor 的维度数所造成的。在你的代码中，从 3 个维度开始使用了 unsqueeze() 函数，因此需要确认输入张量的维度是多少。要解决这个错误，建议使用 .shape 属性来检查 tensor 的维度，并且使用正确的 unsqueeze 大小。或者，您也可以使用 PyTorch 的 view() 函数来改变 tensor 的形状，在这种情况下，您可能只需要用unsqueeze()来添加一些维度，并且在调用 expand_as()函数之前使用 view() 来重新调整形状。

from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') # 种子词列表 seed_words = ['个人信息', '隐私', '泄露', '安全'] # 加载微博用户文本语料（假设存储在weibo1.txt文件中） with open('output/weibo1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: corpus = f.readlines() # 预处理文本语料，获取每个中文词汇的词向量 corpus_vectors = [] for text in corpus: # 使用BERT分词器将文本分成词汇 tokens = tokenizer.tokenize(text) # 将词汇转换为对应的id input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) # 将id序列转换为PyTorch张量 input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0) # 使用BERT模型计算词向量 with torch.no_grad(): outputs = model(input_ids) last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :] avg_pooling = torch.mean(last_hidden_state, dim=1) corpus_vectors.append(avg_pooling.numpy()) # 计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度 similarity_threshold = 0.8 privacy_words = set() for seed_word in seed_words: # 将种子词转换为对应的id seed_word_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(seed_word)) # 将id序列转换为PyTorch张量，并增加batch size维度 seed_word_ids = torch.tensor(seed_word_ids).unsqueeze(0) # 使用BERT模型计算种子词的词向量 with torch.no_grad(): outputs = model(seed_word_ids) last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :] avg_pooling = torch.mean(last_hidden_state, dim=1) seed_word_vector = avg_pooling.numpy() # 计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度 for i, vector in enumerate(corpus_vectors): sim = cosine_similarity([seed_word_vector], [vector])[0][0] if sim >= similarity_threshold: privacy_words.add(corpus[i]) print(privacy_words) 上述代码运行后报错了，报错信息：ValueError: Found array with dim 3. check_pairwise_arrays expected <= 2. 怎么修改？

可以尝试将`corpus_vectors`中的每个词向量从3维降到2维，即将`avg_pooling.numpy()`改为`avg_pooling.numpy().squeeze(0)`，这样每个词向量就是二维的了。然后再将`seed_word_vector`也从3维降到2维，即将`seed_word_vector`改为`avg_pooling.numpy().squeeze(0)`。这样修改后的代码如下：

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 加载BERT模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 种子词列表
seed_words = ['个人信息', '隐私', '泄露', '安全']

# 加载微博用户文本语料（假设存储在weibo1.txt文件中）
with open('output/weibo1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    corpus = f.readlines()

# 预处理文本语料，获取每个中文词汇的词向量
corpus_vectors = []
for text in corpus:
    # 使用BERT分词器将文本分成词汇
    tokens = tokenizer.tokenize(text)

    # 将词汇转换为对应的id
    input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)

    # 将id序列转换为PyTorch张量
    input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0)

    # 使用BERT模型计算词向量
    with torch.no_grad():
        outputs = model(input_ids)
        last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :]
        avg_pooling = torch.mean(last_hidden_state, dim=1)
        corpus_vectors.append(avg_pooling.numpy().squeeze(0))

# 计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度
similarity_threshold = 0.8
privacy_words = set()
for seed_word in seed_words:
    # 将种子词转换为对应的id
    seed_word_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(seed_word))

    # 将id序列转换为PyTorch张量，并增加batch size维度
    seed_word_ids = torch.tensor(seed_word_ids).unsqueeze(0)

    # 使用BERT模型计算种子词的词向量
    with torch.no_grad():
        outputs = model(seed_word_ids)
        last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :]
        avg_pooling = torch.mean(last_hidden_state, dim=1)
        seed_word_vector = avg_pooling.numpy().squeeze(0)

    # 计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度
    for i, vector in enumerate(corpus_vectors):
        sim = cosine_similarity([seed_word_vector], [vector])[0][0]
        if sim >= similarity_threshold:
            privacy_words.add(corpus[i])

print(privacy_words)

希望可以解决你的问题。