W.unsqueeze(1)
时间: 2024-06-10 15:08:35 浏览: 19
W.unsqueeze(1)的功能是在W的第一个维度上添加一个维数为1的维度。这个操作主要用于将一个形状为[c, w, h]的tensor变为形状为[1, c, w, h]的tensor。这在神经网络输入单个样本时很有用,因为神经网络要求输入为mini-batch型,而一个样本的维度通常是[c, w, h]。通过unsqueeze(1),可以在第一个维度上添加一个维数为1的维度,使得tensor的形状符合神经网络的输入要求。
相关问题
rgbd = torch.cat([rgb, depth.unsqueeze(-1)], dim=-1).unsqueeze(0)
这段代码将一个 RGB 图像和一个深度图像拼接成一个 4D 张量。具体来说,`rgb` 是一个 3D 张量,表示 RGB 图像,`depth` 是一个 2D 张量,表示深度图像。`depth.unsqueeze(-1)` 表示在深度图像的最后一维上增加一个维度,将其转换为一个形状为 `(H, W, 1)` 的 3D 张量,其中 `H` 和 `W` 分别表示深度图像的高度和宽度。然后,`rgb` 和转换后的 `depth` 张量在最后一个维度上进行拼接,得到一个形状为 `(H, W, 4)` 的 3D 张量。最后,这个 3D 张量在第0维上增加一个维度,得到一个形状为 `(1, H, W, 4)` 的 4D 张量,即 `rgbd`。
rgbd = torch.cat([rgb, depth.unsqueeze(0)], dim=-1).unsqueeze(0)
这段代码将一个 RGB 图像和一个深度图像拼接成一个 4D 张量。具体来说,`rgb` 是一个 3D 张量,表示 RGB 图像,`depth` 是一个 2D 张量,表示深度图像。`depth.unsqueeze(0)` 表示在深度图像的第0维增加一个维度,将其转换为一个形状为 `(1, H, W)` 的 3D 张量,其中 `H` 和 `W` 分别表示深度图像的高度和宽度。然后,`rgb` 和转换后的 `depth` 张量在最后一个维度上进行拼接,得到一个形状为 `(H, W, 4)` 的 3D 张量。最后,这个 3D 张量在第0维上增加一个维度,得到一个形状为 `(1, H, W, 4)` 的 4D 张量,即 `rgbd`。
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