tensor 行向量转列

要将行向量转换为列向量，可以使用torch.unsqueeze函数。该函数将在指定的维度上添加一个维度。下面是一个示例代码：

import torch
x1 = torch.Tensor([1, 2, 3, 4, 5])
x2 = torch.unsqueeze(x1, dim=1)
print(x2)
输出结果为：
tensor([,
,
,
,
])

相关问题

tensor向量添加数据

在 PyTorch 中，你可以使用`torch.cat()`函数将一个或多个张量沿着指定的维度拼接在一起。该函数将返回一个新的张量，其中包含了输入张量的所有数据。例如，如果你有两个名为`tensor1`和`tensor2`的张量，并且你想将它们沿着第一维度（行）拼接在一起，可以使用以下代码：

new_tensor = torch.cat([tensor1, tensor2], dim=0)

这样，你就可以得到一个新的张量`new_tensor`，其中包含了`tensor1`和`tensor2`的所有数据。需要注意的是，拼接的张量在除了指定拼接维度以外的维度上的大小必须相同。如果你只想在张量的末尾添加一个新的元素，可以使用`torch.Tensor.append()`方法。该方法将在张量的末尾添加一个新元素，并返回一个新的张量。例如，如果你有一个名为`tensor`的张量，并且你想在其末尾添加一个新元素`new_element`，可以使用以下代码：

new_tensor = tensor.append(new_element)

这样，你就可以得到一个新的张量`new_tensor`，其中包含了`tensor`的所有数据以及新元素`new_element`。需要注意的是，该方法会创建一个新的张量对象，因此可能会带来一些额外的开销。

如何查看一个tensor向量维度

您可以使用Tensor的shape属性查看tensor向量的维度。例如，在Python中，您可以使用以下代码查看Tensor的形状：

import torch 

x = torch.tensor([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
print(x.shape)

这将输出`(3, 3)`，表示该张量是一个3行3列的矩阵。