.unsqueeze(-2)
时间: 2024-05-19 11:10:35 浏览: 13
unsqueeze(-2)是PyTorch中的一个函数,它用于在指定维度上扩展张量的形状。执行unsqueeze(-2)会在张量的倒数第二个维度上插入一个新的维度。
举个例子,假设有一个形状为(3, 4)的张量,执行unsqueeze(-2)后,它的形状将变为(3, 1, 4)。新插入的维度将成为原来形状中的倒数第二个维度。
请注意,负数索引表示从最后一个维度开始计数。因此,unsqueeze(-2)表示在倒数第二个维度上插入新的维度。
相关问题
x.unsqueeze(-1)
x.unsqueeze(-1)是将张量x在最后一个维度上增加一个维度。具体而言,如果x的形状是(1, 2, 3, 4),那么x.unsqueeze(-1)将返回一个形状为(1, 2, 3, 4, 1)的新张量。这意味着在原来的张量上增加了一个长度为1的维度。这种操作可以用来改变张量的形状,以满足特定的计算需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pytorch squeeze() unsqueeze() 用法](https://blog.csdn.net/weixin_43820352/article/details/125995034)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [PyTorch版《动手学深度学习》学习笔记 Task.4](https://download.csdn.net/download/weixin_38695773/14034979)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [pytorch中的squeeze和unsqueeze](https://blog.csdn.net/flying_all/article/details/117014995)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
xyz.unsqueeze(-1)
`xyz.unsqueeze(-1)` 是 PyTorch 中的一个函数,它的作用是在张量 `xyz` 的最后一个维度上增加一个维度。例如,如果 `xyz` 的形状是 `(2, 3)`,那么 `xyz.unsqueeze(-1)` 将返回一个形状为 `(2, 3, 1)` 的张量。
具体来说,参数 `-1` 表示在最后一个维度上增加一个维度,也就是在最后一个维度上插入一个大小为 1 的维度。如果你传入的参数是 `0`,那么就会在第一个维度上插入一个大小为 1 的维度,以此类推。
在深度学习中,`unsqueeze` 经常被用来进行张量形状的调整,以适应一些特定的操作,比如矩阵乘法、卷积等。