tensor某个维度上做扩张 自身重复方法
时间: 2024-02-11 20:06:51 浏览: 48
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:
```python
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:
```python
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]。
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