tensor某个维度上做扩张 自身重复方法

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.unsqueeze()` 方法对张量的指定维度进行扩张，例如：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = torch.unsqueeze(x, dim=0)  # 在第0维进行扩张
print(y)

输出为：

tensor([[[1, 2],
         [3, 4]]])

如果要在某个维度上重复张量自身，可以使用 `torch.repeat()` 方法，例如：

import torch

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
y = x.repeat(2, 3)  # 在第0维重复2次，在第1维重复3次
print(y)

输出为：

tensor([[1, 2, 1, 2, 1, 2],
        [3, 4, 3, 4, 3, 4],
        [1, 2, 1, 2, 1, 2],
        [3, 4, 3, 4, 3, 4]])

其中参数 `2` 和 `3` 分别表示在第0维和第1维上重复的次数。

相关问题

tensor 增加维度_tensor维度变换

在 PyTorch 中，可以使用 `unsqueeze()` 方法来增加张量的维度。这个方法会在指定的位置增加一个新的维度。例如，如果有一个形状为 (3, 4) 的张量，可以使用 `unsqueeze()` 方法在第二个维度上增加一个新的维度，代码如下：

import torch

x = torch.randn(3, 4)
print(x.shape)  # 输出：torch.Size([3, 4])

y = x.unsqueeze(1)
print(y.shape)  # 输出：torch.Size([3, 1, 4])

在上面的例子中，`unsqueeze(1)` 会在第二个维度上增加一个新的维度，结果得到了一个形状为 (3, 1, 4) 的张量。

另外，还可以使用 `view()` 方法来对张量进行维度变换。这个方法会返回一个新的张量，但是与 `unsqueeze()` 不同的是，它不会增加或减少张量的元素数量。例如，如果有一个形状为 (3, 4) 的张量，可以使用 `view()` 方法将其变换为形状为 (4, 3) 的张量，代码如下：

import torch

x = torch.randn(3, 4)
print(x.shape)  # 输出：torch.Size([3, 4])

y = x.view(4, 3)
print(y.shape)  # 输出：torch.Size([4, 3])

在上面的例子中，`view(4, 3)` 会将张量变换为形状为 (4, 3) 的新张量。注意，这里的元素数量不变，因此要求变换前后的元素数量相同。

tensor 减小维度

要减小一个tensor的维度，可以使用tf.squeeze()函数。这个函数可以去掉tensor中维度大小为1的维度。通过指定axis参数，我们还可以选择去掉特定的维度。例如，如果一个tensor的形状是[1, 2, 1, 3, 1, 1]，那么使用tf.squeeze()函数可以将其变为形状为[2, 3]的tensor。如果我们指定axis参数为[2, 4]，那么形状将变为[1, 2, 3, 1]。

另外，如果想要在tensor中增加一维，可以使用tf.expand_dims()函数。这个函数可以在指定的维度位置上增加一个大小为1的维度。例如，如果一个tensor的形状是[1, 2, 1, 3, 1, 1]，使用tf.expand_dims()函数可以在维度2和4上增加一个维度，使其形状变为[1, 2, 1, 1, 3, 1, 1]。