张量形状操作：x.view(shape)、touch.unsqueeze(x, dim)、touch.squeeze(x, dim)、torch.cat((x, y), dim)、torch.stack((x, y), dim)

<think>嗯，用户想了解PyTorch中张量形状操作的方法，特别是view、unsqueeze、squeeze、cat和stack这几个函数。首先，我需要回忆这些方法的具体用法和区别。根据引用[3]和[4]，cat和stack的主要区别在于是否新增维度。cat是在现有维度上拼接，不增加维度，而stack会创建新维度。比如，两个2x3的张量用cat在dim=0拼接会变成4x3，而用stack在dim=0会变成2x2x3。接下来是view，它类似于numpy的reshape，用来改变张量的形状，但必须保证元素总数不变。比如，一个4x3的张量可以用view(3,4)变成3x4。不过要注意连续性，可能需要先contiguous()再view。 unsqueeze和squeeze是处理维度的，unsqueeze增加一个大小为1的维度，而squeeze去掉所有大小为1的维度。例如，一个2x3的张量，unsqueeze(0)变成1x2x3，squeeze()如果原本有1的维度就去掉。用户可能还会关心这些方法的应用场景，比如数据预处理时需要调整维度，或者在神经网络层之间调整形状。比如，全连接层之前通常需要将多维数据展平，这时候可以用view。而处理图像数据时可能需要增加通道维度，用unsqueeze。需要确保回答结构清晰，分点解释每个方法，给出示例代码，并对比cat和stack的区别。同时，根据引用中的信息，正确引用来源。最后生成相关问题，帮助用户深入理解。</think>### PyTorch张量形状变换方法详解 #### 1. `view()`：维度重塑 - **作用**：调整张量形状，元素总数必须保持不变 - **示例**： ```python a = torch.rand(2, 3) b = a.view(3, 2) # 形状变为3×2 c = a.view(-1) # 展平为6元素向量 ``` - **注意**：当张量内存不连续时，需先调用`.contiguous()`[^3] #### 2. `unsqueeze()`：增加维度 - **作用**：在指定位置插入大小为1的新维度 - **示例**： ```python a = torch.ones(2,3) b = a.unsqueeze(0) # 形状变为1×2×3 c = a.unsqueeze(2) # 形状变为2×3×1 ``` #### 3. `squeeze()`：压缩维度 - **作用**：移除所有大小为1的维度 - **示例**： ```python a = torch.ones(1,2,3,1) b = a.squeeze() # 形状变为2×3 c = a.squeeze(0) # 指定移除第0维 ``` #### 4. `cat()`：拼接张量 - **特点**：沿现有维度拼接，**不增加新维度**[^4] - **示例**： ```python a = torch.eye(2,3) b = torch.cat([a,a], dim=0) # 4×3张量 c = torch.cat([a,a], dim=1) # 2×6张量 ``` #### 5. `stack()`：堆叠张量 - **特点**：创建新维度进行拼接，**增加维度数量**[^1] - **示例**： ```python a = torch.eye(2,3) b = torch.stack([a,a], dim=0) # 2×2×3张量 c = torch.stack([a,a], dim=2) # 2×3×2张量 ```

阅读全文

张量形状操作：x.view(shape)、touch.unsqueeze(x, dim)、touch.squeeze(x, dim)、torch.cat((x, y), dim)、torch.stack((x, y), dim)

相关推荐

pytorch:torch.mm()和torch.matmul()的使用

pytorch中torch.max和Tensor.view函数用法详解

【深度学习框架】Pytorch基础知识详解：涵盖张量操作、模型构建与优化器使用

def forward(self, x): print(x.shape) if x.dim() >= 3: raise RuntimeError( "{} accept 1/2D tensor as input, but got {:d}".format( self.__name__, x.dim())) if x.dim() == 1: x = torch.unsqueeze(x, 0) print(x.shape)

def forward(self, x): return torch.cat( (torch.max(x,1)[0].unsqueeze(1), torch.mean(x,1).unsqueeze(1)), dim=1)

x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1) x=torch.unsqueezex=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)

torch.cat((torch.max(x, 1)[0].unsqueeze(1), torch.mean(x, 1).unsqueeze(1)), dim=1)

return torch.cat( (torch.max(x,1)[0].unsqueeze(1), torch.mean(x,1).unsqueeze(1)), dim=1 )什么意思

return torch.cat((torch.max(x,1)[0].unsqueeze(1),torch.mean(x,1).unsqueeze(1)),dim=1)解释这行代码

def forward(self, x): batch_size = x.shape[0] emb_x = self.emb(x).view(batch_size, -1) dnn = self.dnn(emb_x) dcn = self.cross_network(emb_x) return self.stack(torch.cat([dnn, dcn], dim=1)).squeeze(1)

target = torch.LongTensor(target).unsqueeze(0)语法解释

torch.unsqueeze和np.expand_dims有何区别

基于MATPOWER的交流级联故障模型，用于电力网络的弹性分析。.zip

MyBatisPlus

2025发展对象考试题库(带有答案).docx

大家在看

Turbo PMAC(PMAC2)软件参考手册（中文版）

MISRA C 2023 编码标准&规范指南

Zynq-based SoC Implementation of an Induction Machine Control Algorithm

CANOPEN DS301,DS302,DS309,DS402

ADS1292rShield_Breakout-master_ADS1292_ADS1292程序_ads1292r_breako

最新推荐

基于tf.shape(tensor)和tensor.shape()的区别说明

基于MATPOWER的交流级联故障模型，用于电力网络的弹性分析。.zip

一步到位：Blender Flamenco服务器安装及使用指南

Coze工作流自动化实现指南：高效业务流程自动化策略

什么是网络拓扑

Pandas库在Python中的挑战性应用教程

Coze工作流性能与故障处理手册：进阶教程优化指南

编码器机器人：新经济系统与Discord.js开发指南

Coze工作流实战升级：从理论到实践的8大高效技巧

def forward(self, x): print(x.shape) if x.dim() >= 3: raise RuntimeError( "{} accept 1/2D tensor as input, but got {:d}".format( self.name, x.dim())) if x.dim() == 1: x = torch.unsqueeze(x, 0) print(x.shape)