tensor.unsqueez(1) 没有在指定维度拓展
时间: 2023-05-24 18:02:51 浏览: 70
A: 首先需要确定你的张量的维度是多少。如果你的张量是一维的,那么使用 `tensor.unsqueeze(1)` 来将它转换为二维张量,其中新增的维度的索引位置为 1。如果你的张量已经是多维的,那么使用 `dim` 参数来指定在哪个维度上增加新的维度。例如,如果你的张量是一个 3 维的张量,你可以使用 `tensor.unsqueeze(dim=1)` 来在第二个维度上增加新维度。注意,在使用 `unsqueeze` 函数时,函数的返回值是一个新的张量,原来的张量并不会发生改变。
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tensor.matmul(tensor.T)
这是一个矩阵乘法,其中 tensor.T 表示 tensor 的转置。具体来说,如果 tensor 的形状为 (m, n),则 tensor.T 的形状为 (n, m),矩阵乘法 tensor.matmul(tensor.T) 的结果是一个形状为 (m, m) 的矩阵。这个操作通常被用来计算一个矩阵的 Gram 矩阵,即矩阵的自身乘积的转置。
tensor.prod(1)
torch.prod(tensor, dim=1) 是 PyTorch 中的一个函数,用于计算张量在指定维度上的元素乘积。其中,tensor 是输入的张量,dim 是指定的维度。
具体地说,torch.prod(tensor, dim=1) 将计算张量 tensor 在第 1 维度上的元素乘积,并返回一个新的张量。这可以用于计算某个维度上的元素乘积,或者对应于求解连续变量的积分。
需要注意的是,指定的维度 dim 可以是一个整数,也可以是一个元组,用于在多个维度上进行元素乘积的计算。