在不知道torch数据维度的情况下则怎么定义torch

在不知道数据维度的情况下，可以使用torch.Tensor()创建一个空的张量，然后在使用时动态指定数据维度。

例如，创建一个未知维度的张量：

import torch

x = torch.Tensor()
print(x)

输出：

tensor([])

接下来可以使用x.resize_()方法分配所需的大小，例如：

x.resize_(2, 3)
print(x)

输出：

tensor([[3.8021e-44, 0.0000e+00, 0.0000e+00],
        [0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00]])

这样就创建了一个2行3列的张量。需要注意的是，使用resize_()方法时，原始张量的数据会被覆盖，因此需要确保张量中不存在有用的数据。

相关问题

torch 数据维度更换

要更换 PyTorch 中张量（Tensor）的维度，可以使用 `torch.view()` 方法。该方法可以改变张量的形状，但要确保新形状与原始形状兼容，即张量元素总数保持不变。

以下是一个示例，展示如何更换张量的维度：

import torch

# 创建一个 2x3 的张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 查看原始张量形状
print("原始形状:", x.shape)  # 输出: 原始形状: torch.Size([2, 3])

# 更换维度为 3x2
y = x.view(3, 2)

# 查看新张量形状
print("新形状:", y.shape)  # 输出: 新形状: torch.Size([3, 2])

在上述示例中，我们首先创建了一个形状为 (2, 3) 的张量 `x`。然后，我们使用 `view()` 方法将其形状更改为 (3, 2)，并将结果存储在新的张量 `y` 中。最后，我们打印了 `y` 的形状。

请注意，`view()` 方法返回一个新的张量，而不会修改原始张量。

获取torch特定维度的数据

要获取 PyTorch 张量（Tensor）的特定维度数据，可以使用索引操作符 []。在索引操作符中，可以指定要获取的维度的位置或名称。以下是一些示例：

假设有一个形状为 (2, 3, 4) 的张量 x，要获取第一维（行）的数据，可以使用以下代码：

x[0, :, :]

这将返回一个形状为 (3, 4) 的张量，其中包含第一行的所有元素。

如果要获取最后一维（列）的数据，可以使用以下代码：

x[:, :, -1]

这将返回一个形状为 (2, 3) 的张量，其中包含每一行的最后一个元素。

如果张量的维度有名称，可以直接使用名称进行索引。例如，假设有一个形状为 (batch_size, seq_length, hidden_size) 的张量，其中维度名称为 batch、seq 和 hidden，可以使用以下代码获取 seq 维度的数据：

x.seq

这将返回一个形状为 (batch_size, hidden_size) 的张量，其中包含指定 seq 维度的所有元素。