在 PyTorch 中解压

偷偷努力，悄无声息地变强，然后惊艳所有人！哈哈，小伙伴们又来学习啦~今天我将给大家介绍《在 PyTorch 中解压》，这篇文章主要会讲到等等知识点，不知道大家对其都有多少了解，下面我们就一起来看一吧！当然，非常希望大家能多多评论，给出合理的建议，我们一起学习，一起进步！

PyTorch 中的 unsqueeze() 函数详解

本文将详细解释 PyTorch 中 unsqueeze() 函数的功能和用法。unsqueeze() 函数可以为张量添加一个维度，其大小为 1。这在处理神经网络中的数据时非常有用，例如将批大小为 1 的样本添加到批处理维度中。

unsqueeze() 函数参数:

• input (Tensor): 输入张量。 支持 int、float、complex 或 bool 类型。
• dim (int): 要插入新维度的维度索引。 dim 可以是负数，表示从后往前计数。例如，dim=-1 表示在最后一个维度之后添加新维度。

unsqueeze() 函数用法:

unsqueeze() 函数可以以两种方式使用：

1. 作为 torch.unsqueeze() 函数调用：

   import torch
   
   my_tensor = torch.tensor([[0, 1, 2],
                             [3, 4, 5],
                             [6, 7, 8],
                             [10, 11, 12]])
   
   print("原始张量:\n", my_tensor)
   
   print("\n在维度 0 添加维度:\n", torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=0))
   print("\n在维度 1 添加维度:\n", torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=1))
   print("\n在维度 2 添加维度:\n", torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=2))
   print("\n在维度 -1 添加维度:\n", torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=-1)) # 等同于dim=2
   
   # 测试不同数据类型
   my_tensor_float = torch.tensor([[0., 1., 2.], [3., 4., 5.]])
   my_tensor_complex = torch.tensor([[0.+0.j, 1.+0.j], [2.+0.j, 3.+0.j]])
   my_tensor_bool = torch.tensor([[True, False], [False, True]])
   
   print("\n浮点数张量在维度0添加维度:\n", torch.unsqueeze(input=my_tensor_float, dim=0))
   print("\n复数张量在维度0添加维度:\n", torch.unsqueeze(input=my_tensor_complex, dim=0))
   print("\n布尔型张量在维度0添加维度:\n", torch.unsqueeze(input=my_tensor_bool, dim=0))
   

   总结:

   unsqueeze() 函数是 PyTorch 中一个非常实用的工具，可以方便地为张量添加维度，从而适应不同的模型输入要求。 记住 dim 参数的正负索引方式，可以灵活地控制新维度的插入位置。

   本篇关于《在 PyTorch 中解压》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于文章的相关知识，请关注golang学习网公众号！