x.unsqueeze(-1)

时间: 2023-10-16 17:05:16 浏览: 159

pyTorch.randn()、rand()、cat()、pow()、scatter_()、.squeeze() 、.unsqueeze()

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文章目录torch.randn()torch.rand()torch.cat()torch.pow().item().scatter_().squeeze().unsqueeze() torch.randn() torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量，包含了从标准正态分布(均值为0，方差为 1，即高斯白噪声)中抽取一组随机数，形状由可变参数sizes定义。参数: sizes(int…): 整数序列，定义了输出形状 out (Tensor, optinal) : 结果张量例子: >>> torch.randn(4) -0.1145 0. 在PyTorch中，这些函数是用来操作和生成张量的，它们是构建和处理神经网络模型的基础工具。让我们逐一深入理解这些函数。 1. **torch.randn()** `torch.randn()` 生成一个张量，其元素来自标准正态分布（均值为0，方差为1）。它接受一个或多个整数作为参数`sizes`来定义输出张量的形状。例如，`torch.randn(4)`将创建一个包含4个元素的张量，而`torch.randn(2, 3)`将创建一个2x3的二维张量。 2. **torch.rand()** 类似于`torch.randn()`，`torch.rand()`生成的张量中的元素是从[0, 1)区间内的均匀分布中抽取的。它同样接受`sizes`参数来定义张量的形状。 3. **torch.cat()** `torch.cat()`用于沿着指定的维度将多个张量连接在一起。例如，如果你有两个具有相同形状的张量`x`和`y`，你可以用`torch.cat((x, y), dim=0)`来沿着第一个维度（默认是0）将它们连接成一个新的张量。改变`dim`参数可以沿其他维度进行连接。 4. **torch.pow()** `torch.pow()`函数用于计算张量的幂。它可以接受两个参数：`input`是底数，`exponent`是指数。如果`exponent`是标量，那么所有`input`的元素都将被提升到该次幂；如果`exponent`也是一个张量，那么操作将在元素级别上进行。此外，`torch.pow(base, input)`的形式允许将一个标量`base`应用于张量`input`的所有元素。 5. **scatter_()** `scatter_()`是一个in-place操作，它根据提供的索引在张量的指定维度上放置值。这个操作通常用于在特定位置设置张量的值，例如在目标张量的某些索引处更新其值。 6. **squeeze()** `squeeze()`函数用于移除张量中的单维度，也就是将形状为1的维度去除。这可以用于简化张量结构，特别是在处理零维张量时。 7. **unsqueeze()** 相反地，`unsqueeze()`函数会在张量的指定维度前添加一个大小为1的新维度。这可以用于增加张量的维度，以便进行广播操作或匹配其他张量的形状。在实际应用中，这些函数常常组合使用，以实现复杂的张量操作，如数据预处理、模型训练和结果后处理。了解并熟练掌握这些基本操作是成为PyTorch开发者的必备技能。

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。123 #### 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 ]

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x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1) x=torch.unsqueezex=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)

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return torch.cat((torch.max(x,1)[0].unsqueeze(1),torch.mean(x,1).unsqueeze(1)),dim=1)解释这行代码

x=torch.unsqueeze(torch.linspacec(-1,1,1000),dim=1)

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