pytorch 改變tensor尺寸的實現(xiàn)
更新時間：2020年01月03日 14:55:41 作者：大白菜--
今天小編就為大家分享一篇pytorch 改變tensor尺寸的實現(xiàn)，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
改變Tensor尺寸的操作
1.tensor.view
tensor.view方法，可以調(diào)整tensor的形狀，但必須保證調(diào)整前后元素總數(shù)一致。view不會改變自身數(shù)據(jù)，返回的新的tensor與源tensor共享內(nèi)存，即更改其中一個，另外一個也會跟著改變。
例：
In： import torch as t
a = t.arange(0, 6)
a.view(2, 3)
Out：tensor([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
In： b = a.view(-1, 3)#當(dāng)某一維為-1的時候，會自動計算它的大小
Out：tensor([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
2.tensor.unsqueeze 和 tensor.squeeze
tensor.unsqueeze 和 tensor.squeeze分別用于增加或減少tensor的某一維度。
例：
In： b.unsqueeze(1)#注意形狀， 在第1維（下標(biāo)從0開始）上增加“1”
Out：tensor([[[0, 1, 2]],
[[3, 4, 5]]])
In： b.unsqueeze(-2) #-2表示倒數(shù)第二個維度
Out：tensor([[[0, 1, 2]],
[[3, 4, 5]]])
In： c = b.view(1, 1, 1, 2, 3)
c.unsqueeze(0)#壓縮第0維的“1”
Out：tensor([[[[[[0, 1, 2],
[3, 4, 5]]]]]])
In： c.squeeze() #把所有維度為“1”的壓縮
Out：tensor([[0, 1, 2],
[3, 4, 5]])
In：a[1] = 100
b #a和b共享內(nèi)存，修改了a，b也變了
Out：tensor([[ 0, 100, 2],
[ 3, 4, 5]])
3.tensor.resize
tensor.resize是另外一種可以調(diào)整tensor尺寸的方法，但與view不同，它可以修改tensor的尺寸。如果新尺寸超過了原尺寸，會自動分配新的內(nèi)存空間；如果新尺寸小于原尺寸，則之前的數(shù)據(jù)依舊會保存
例：
In： b.resize_(1, 3)
Out：tensor([[ 0, 100, 2]])
In： b.resize_(3, 3)#舊的數(shù)據(jù)依舊保存著，多出的數(shù)據(jù)會分配新空間
Out：tensor([[ 0, 100, 2],
[ 3, 4, 5],
[ 0, 0, 2323344073926471279]])
以上這篇pytorch 改變tensor尺寸的實現(xiàn)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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