torch怎么添加维度

可以使用`unsqueeze()`函数在张量上添加维度。例如，若有一个形状为`(3, 4)`的张量`x`，可以通过以下代码在第一维上添加一维：

import torch

x = torch.randn(3, 4)  # 创建一个形状为(3, 4)的张量
x = x.unsqueeze(dim=0)  # 在第一维上添加一维，形状变为(1, 3, 4)

此时`x`的形状变成了`(1, 3, 4)`，第一维的大小为`1`。可以通过指定`dim`参数来在不同的维度上添加维度。

相关问题

torch 增加维度

你可以使用 PyTorch 中的 `unsqueeze()` 方法来增加张量的维度。该方法可以在任何维度上增加一个新的维度。例如，如果你想在张量 `x` 的第一个维度上增加一个新的维度，可以使用以下代码：

import torch

x = torch.randn((3, 4))  # 生成一个形状为 (3, 4) 的张量
x = x.unsqueeze(0)  # 在第一个维度上增加一个新的维度
print(x.shape)  # 输出 torch.Size([1, 3, 4])

这将在 `x` 的第一个维度上增加一个新的维度，其形状为 `1`。你可以通过使用 `unsqueeze()` 方法来在任何维度上增加新的维度。

torch Sequential 维度

torch.nn.Sequential是torch中的一种序列容器，用于构建神经网络模型。它可以通过在容器中嵌套各种实现神经网络中具体功能相关的类来实现模型的搭建。

在torch.nn.Sequential中，每个类的输入和输出的维度是根据前一个类的输出和下一个类的输入来确定的。具体来说，torch.nn.Linear类的输入维度是前一层的输出维度，输出维度是下一层的输入维度。

因此，torch.nn.Sequential的维度取决于每个类的输入和输出维度的配合。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch 笔记（16）— torch.nn.Sequential、torch.nn.Linear、torch.nn.RelU](https://blog.csdn.net/wohu1104/article/details/107646744)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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