這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)利用Pytorch如何實(shí)現(xiàn)壓縮Tensor維度和擴(kuò)展Tensor維度，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。

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1. 擴(kuò)展Tensor維度

　　相信剛接觸Pytorch的寶寶們，會(huì)遇到這樣一個(gè)問(wèn)題，輸入的數(shù)據(jù)維度和實(shí)驗(yàn)需要維度不一致，輸入的可能是2維數(shù)據(jù)或3維數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)需要用到3維或4維數(shù)據(jù)，那么我們需要擴(kuò)展這個(gè)維度。其實(shí)特別簡(jiǎn)單，只要對(duì)數(shù)據(jù)加一個(gè)擴(kuò)展維度方法就可以了。

1.1torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int)

　　torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int)

　　參數(shù)說(shuō)明：self:輸入的tensor數(shù)據(jù)，dim：要對(duì)哪個(gè)維度擴(kuò)展就輸入那個(gè)維度的整數(shù)，可以輸入0，1，2……

1.2Code

第一種方式，輸入數(shù)據(jù)后直接加unsqueeze()

　　擴(kuò)展第一維和第二維為1

import torch


def reset_unsqueeze1():
 data = torch.rand([3, 3])
 data1 = data.unsqueeze(dim=0).unsqueeze(dim=1)
 print("data_size: ", data.shape)
 print("data: ", data)
 print("data1_size: ", data1.shape)
 print("data1: ", data1)

本文題目：利用Pytorch如何實(shí)現(xiàn)壓縮Tensor維度和擴(kuò)展Tensor維度-創(chuàng)新互聯(lián)
本文URL：http://www.aaarwkj.com/article38/dgoipp.html

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