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Pytorch ：维度转化

article 2025/3/30 21:50:56

在PyTorch里，维度转换是常见的操作，以下是一些常用的维度转换方法：

1. `view` 方法

view 方法能够对张量的形状进行重塑，不过要保证重塑前后元素总数相同。

import torch


# 创建一个张量
x = torch.arange(12)
print("原始张量:", x)


# 使用view方法进行维度转换
y = x.view(3, 4)
print("转换后的张量:", y)

2. `reshape` 方法

reshape 方法和 view 方法功能类似，也用于重塑张量形状，但 reshape 更灵活，即使原张量不连续也能使用。

import torch


# 创建一个张量
x = torch.arange(12)
print("原始张量:", x)


# 使用reshape方法进行维度转换
y = x.reshape(3, 4)
print("转换后的张量:", y)

3. `transpose` 方法

transpose 方法可以交换张量的两个指定维度。

import torch


# 创建一个二维张量
x = torch.arange(12).view(3, 4)
print("原始张量:", x)


# 使用transpose方法交换维度
y = x.transpose(0, 1)
print("转换后的张量:", y)

4. `permute` 方法

permute 方法能对张量的所有维度进行重排。

import torch


# 创建一个三维张量
x = torch.arange(24).view(2, 3, 4)
print("原始张量形状:", x.shape)


# 使用permute方法重排维度
y = x.permute(1, 2, 0)
print("转换后的张量形状:", y.shape)

5. `unsqueeze` 和 `squeeze` 方法

unsqueeze 方法用于在指定位置插入一个维度。
squeeze 方法用于移除所有维度为1的维度。

import torch


# 创建一个一维张量
x = torch.arange(3)
print("原始张量形状:", x.shape)


# 使用unsqueeze方法插入维度
y = x.unsqueeze(0)
print("插入维度后的张量形状:", y.shape)


# 使用squeeze方法移除维度
z = y.squeeze(0)
print("移除维度后的张量形状:", z.shape)