1. 修改为任意维度
一般使用两个函数:view()/reshape()
或resize_()
函数
确保修改前后数据量一致:view() / reshape()
import torch
# 自定义维度(变换前后的数据总量必须一致)
my_tensor: torch.Tensor = torch.rand((3, 4, 5, 6))
my_tensor.view((3 * 4, 5 * 6)) # (12,30)
my_tensor.view((4, 3, 6, 5)) # (4,3,6,5)
my_tensor.view((3, -1)) # (3, 120)
my_tensor.reshape((3 * 4, 5 * 6)) # (12,30)
my_tensor.reshape((4, 3, 6, 5)) # (4,3,6,5)
my_tensor.reshape((3, -1)) # (3, 120)
一个常用的操作是拉平矩阵,可以使用:
my_tensor.reshape(-1) # (360,)
修改前后数据量可以不一致: resize_()
pycharm 提示的是resize(),但是使用的是resize_()函数哈
my_tensor = torch.rand((2, 2))
print("原始数据", my_tensor)
my_tensor.resize_([3, 4]) # 用0填充不足的部分
print("增加维度", my_tensor)
my_tensor.resize_([1, 2]) # 直接剪裁超出的维度
print("降低维度", my_tensor)
2. 单纯的增减维度
my_tensor: torch.Tensor = torch.rand((3, 1, 5, 6))
my_tensor.unsqueeze(0) # 在第一个位置加一个维度 (1,3,1,5,6)
my_tensor.squeeze() # 减一个维度,只能减少为1的维度 (3,5,6)