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按照指定维度拼接张量
c=torch.cat((A,B),0)#按维度0拼接 c=torch.cat((A,B),1)#按维度1拼接
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x = torch.randn(4, 4) print(x.size()) y = x.view(16) print(y.size()) z = x.view(-1, 8) # -1表示该维度取决于其它维度大小,即(4*4)/ 8 print(z.size()) m = x.view(2, 2, 4) # 也可以变为更多维度 print(m.size()) a = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 定义一个 2*3 的 Tensor a = a.view(-1) print(a)
输出结果为:
torch.Size([4, 4]) torch.Size([16]) torch.Size([2, 8]) torch.Size([2, 2, 4]) tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6.])
是pytorch中改变张量shape的函数,相当于numpy中的resize()和tensorflow中的reshape()。
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改变张量的尺寸
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unsqueeze()用来添加维度
squeeze()用来删除维度为一的维度或者删除指定维度唯一的维度