dec_X = torch.unsqueeze(torch.tensor( [tgt_vocab['<bos>']], dtype=torch.long, device=device), dim=0)
时间: 2024-06-08 14:08:33 浏览: 12
这段代码是用来将目标语言的起始符号 `<bos>` 转换为对应的整数编码,然后使用 PyTorch 中的 `unsqueeze` 函数在第 0 维上添加一个维度,将其转换为形状为 `(1, 1)` 的张量。其中,`dtype=torch.long` 表示张量数据类型为长整型,`device=device` 表示张量存储在指定的设备上,这里可能是 GPU 或者 CPU。这个张量可以作为解码器的输入,用于生成目标语言的序列。
相关问题
img_tensor=torch.unsqueeze(img_tensor,0)
这段代码的作用是将一个张量(tensor)的维度扩展为1维。在这个例子中,img_tensor是一个3维的张量,第一维表示批次(batch),第二维和第三维表示图像的高度和宽度。torch.unsqueeze(img_tensor,0)将其扩展为4维的张量,第一维表示批次,第二维表示通道(channel),第三维和第四维表示图像的高度和宽度,其中通道数为1。这个操作通常用于将单个图像转换为批次大小为1的张量,以便于输入到神经网络中。
var_x = torch.tensor(train_x, dtype=torch.float32, device=device)
这行代码将`train_x`转换为一个`torch.tensor`张量,并指定了数据类型为`torch.float32`。`dtype=torch.float32`确保张量中的元素被表示为32位浮点数。`device=device`将张量移动到指定的设备上(例如CPU或GPU)进行计算。最终,变量`var_x`将包含转换后的张量数据。
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