pytorch | pytorch改变tensor维度的方法

pytorch 的 Tensor 类有很多方法可以用来改变 tensor 的维度。这里介绍几种常用的方法：

• view(shape)：返回一个新的 tensor，它具有给定的形状。如果元素总数不变，则可以用它来改变 tensor 的维度。例如：

import torch
 
t = torch.tensor([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6]
])
print(t.shape)  # torch.Size([2, 3])
 
t_view = t.view(3, 2)
print(t_view.shape)  # torch.Size([3, 2])

• unsqueeze(dim)：返回一个新的 tensor，它的指定位置插入了一个新的维度。例如：

import torch
 
t = torch.tensor([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6]
])
print(t.shape)  # torch.Size([2, 3])
 
t_unsqueeze = t.unsqueeze(0)
print(t_unsqueeze.shape)  # torch.Size([1, 2, 3])
 
t_unsqueeze = t.unsqueeze(1)
print(t_unsqueeze.shape)  # torch.Size([2, 1, 3])
 
t_unsqueeze = t.unsqueeze(2)
print(t_unsqueeze.shape)  # torch.Size([2, 3, 1])

• squeeze(dim)：返回一个新的 tensor，它的指定位置的维度的大小为 1 的维度被删除。例如：

import torch
 
t = torch.tensor([
    [[1], [2], [3]],
    [[4], [5], [6]]
])
print(t.shape)  # torch.Size([2, 3, 1])
 
t_squeeze = t.squeeze(2)
print(t_squeeze.shape)  # torch.Size([2, 3])
 
t_squeeze = t.squeeze()
print(t_squeeze.shape)  # torch.Size([2, 3])

• transpose(dim0, dim1)：返回一个新的 tensor，它的排列被交换。例如：

import torch
 
t = torch.tensor([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6]
])
print(t.shape)  # torch.Size([2, 3])
 
t_transpose = t.transpose(0, 1)
print(t_transpose.shape)  # torch.Size([3, 2])
 
t_transpose = t.transpose(1, 0)
print(t_transpose.shape)  # torch.Size([3, 2])

还有一些其他的方法，例如 permute() 和 contiguous()，可以用来改变 tensor 的维度。有关这些方法的更多信息，可以参考 pytorch 官方文档：https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html。