這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)?lái)有關(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(kāi)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(guò)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(kāi)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(wèn)題6.入門(mén)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)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
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