使用pytorch怎么改變tensor的尺寸

這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)碛嘘P(guān)使用pytorch怎么改變tensor的尺寸，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

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(huì)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(gè)，另外一個(gè)也會(huì)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(shí)候，會(huì)自動(dòng)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(gè)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(huì)自動(dòng)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(huì)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(huì)分配新空間
Out：tensor([[         0,         100,          2],
    [         3,          4,          5],
    [         0,          0, 2323344073926471279]])

pytorch的優(yōu)點(diǎn)

1.PyTorch是相當(dāng)簡(jiǎn)潔且高效快速的框架；2.設(shè)計(jì)追求最少的封裝；3.設(shè)計(jì)符合人類思維，它讓用戶盡可能地專注于實(shí)現(xiàn)自己的想法；4.與google的Tensorflow類似，F(xiàn)AIR的支持足以確保PyTorch獲得持續(xù)的開發(fā)更新；5.PyTorch作者親自維護(hù)的論壇 供用戶交流和求教問題6.入門簡(jiǎn)單

上述就是小編為大家分享的使用pytorch怎么改變tensor的尺寸了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。