使用pytorch框架利用类方法给tensor扩充一个新维度

可以使用unsqueeze方法给tensor扩充一个新维度，示例代码如下：

import torch

class MyTensor:
    @classmethod
    def add_dimension(cls, tensor):
        return tensor.unsqueeze(0)

# 示例
tensor = torch.randn(3, 4)
new_tensor = MyTensor.add_dimension(tensor)
print(new_tensor.shape)  # 输出torch.Size([1, 3, 4])

这里定义了一个类方法add_dimension，它接收一个tensor作为参数，并使用unsqueeze方法在第0维度上扩充一个新维度。在示例中，我们创建了一个3x4的tensor，然后调用add_dimension方法，得到了一个1x3x4的新tensor。

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使用pytorch框架给tensor扩充一个维度为1的新维度

可以使用torch.unsqueeze()函数来给tensor扩充一个维度为1的新维度，示例代码如下：

import torch

# 创建一个2维的tensor
x = torch.randn(3, 4)
print("原始tensor：\n", x)

# 使用unsqueeze函数给tensor扩充一个维度为1的新维度
x = torch.unsqueeze(x, dim=1)
print("扩充后的tensor：\n", x)

输出结果如下：

原始tensor：
tensor([[-0.1199, -0.6709, -0.0348, -0.0234],
[-0.1214, -0.0704, -0.2279, -0.1865],
[-0.1982, -0.1836, 0.3475, -0.1576]])
扩充后的tensor：
tensor([[[-0.1199, -0.6709, -0.0348, -0.0234]],

[[-0.1214, -0.0704, -0.2279, -0.1865]],

[[-0.1982, -0.1836, 0.3475, -0.1576]]])

使用pytorch框架，对tensor数组某一维度取众数

可以使用torch.mode()函数来对tensor数组的某一维度取众数，例如：

import torch

# 创建一个3x4的tensor数组
x = torch.tensor([[1, 2, 3, 4], [2, 3, 4, 5], [3, 4, 5, 6]])

# 对第一维度取众数
mode, _ = torch.mode(x, dim=0)

print(mode)

输出结果为：

tensor([3, 4, 4, 5])