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pytorch 改變tensor尺寸的實(shí)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(shí)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(jì)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(shí)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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