Как добавить измерение в тензор в PyTorch?

Kak Dobavit Izmerenie V Tenzor V Pytorch



В ПайТорч Тензоры — это многомерные массивы, которые используются для хранения и представления данных. Тензоры имеют множество атрибутов и методов, которые позволяют пользователям выполнять с ними различные операции, такие как изменение формы, индексирование, нарезка, арифметика и многое другое. Более того, PyTorch также позволяет пользователям добавлять измерение к тензору в определенном месте.

В этой статье будет продемонстрирован метод добавления размеров в тензор в PyTorch.

Как добавить измерение к конкретному тензору в PyTorch?

Пользователи могут добавлять измерения к любому тензору, например к 1D-тензору или 2D-тензору в PyTorch. Чтобы добавить новые измерения к тензорам в определенной позиции, для лучшего понимания ознакомьтесь со следующими примерами:







Пример 1. Добавление измерения в 1D-тензор в PyTorch

В этом примере мы создадим 1D-тензор и добавим к нему измерение в определенной позиции. Для практической демонстрации выполните следующие шаги:



Шаг 1: Импортировать библиотеку
Сначала импортируйте библиотеку факела:



Импортировать факел

Шаг 2. Создайте 1D-тензор
Затем создайте одномерный тензор. Например, мы создали следующий тензор и сохранили его в папке « Икс ' переменная:





Икс '=' факел. тензор ( [ 5 , 3 , 8 , 2 ] )

Шаг 3. Просмотр формы тензора
Затем отобразите вновь созданную форму тензора, чтобы просмотреть ее размеры:

Распечатать ( Икс. форма )

Вывод ниже показывает, что наш тензор одномерен:



Шаг 4. Добавьте измерение в 1D-тензор
Теперь используйте « torch.unsqueeze(вход, тусклый) » функция для добавления размера к 1D-тензору в определенной позиции. Например, мы добавляем размерность к тензору с индексом 0:

новые_десятки '=' факел. разжать ( Икс , тусклый '=' 0 )

Здесь,

  • « новые_десятки ” — это переменная, включающая добавленное измерение.
  • « Икс » — входной тензор.
  • « тусклый=0 » используется для добавления измерения с индексом 0.

Шаг 5: Проверьте вывод
Наконец, убедитесь, что к тензору добавлено новое измерение или нет:

Распечатать ( новые_десятки. форма )

В приведенном ниже выводе можно заметить, что новое измерение было добавлено к 1D-тензору с индексом 0:

Более того, пользователи также могут добавлять размеры к другим позициям. Здесь мы добавили измерение по первому индексу:

Пример 2. Добавление измерения в 2D-тензор в PyTorch

Здесь мы создадим 2D-тензор и добавим к нему измерение в определенной позиции. Попробуйте предложенные шаги для практической реализации:

Шаг 1. Импортируйте библиотеку Torch.
Сначала импортируйте библиотеку факела:

Импортировать факел

Шаг 2. Создайте 2D-тензор
Затем создайте двумерный тензор. Например, мы создали следующий тензор и сохранили его в папке « Икс ' переменная:

Икс '=' факел. Тензор ( [ [ 5 , 3 ] , [ 7 , 6 ] ] )

Шаг 3. Просмотр формы тензора
После этого отобразите вновь созданную форму тензора, чтобы просмотреть ее размеры:

Распечатать ( Икс. форма )

Согласно приведенному ниже выводу, этот тензор является двумерным:

Шаг 4. Добавьте измерение в 2D-тензор
Теперь добавьте размерность к 2D-тензору в определенной позиции, используя «torch.unsqueeze(input, dim)» функция. Например, мы добавляем размерность к тензору с индексом 0:

новые_десятки '=' факел. разжать ( Икс , тусклый '=' 0 )

Шаг 5: Проверьте вывод
Наконец, проверьте, добавлено ли новое измерение в 2D-тензор или нет:

Распечатать ( новые_десятки. форма )

Вывод ниже показывает, что новое измерение было успешно добавлено к 2D-тензору с индексом 0:

Примечание : Вы можете получить доступ к нашему блокноту Google Colab по этому адресу. связь .

Мы эффективно объяснили метод добавления измерения к тензору в PyTorch на различных примерах.

Заключение

Чтобы добавить измерения в тензор в PyTorch, сначала импортируйте библиотеку PyTorch. Затем создайте 1D или 2D-тензор и просмотрите его размеры. После этого добавьте размерность к тензору в определенной позиции, используя « torch.unsqueeze(вход, тусклый) » функция. Пользователям необходимо передать входной тензор и желаемую позицию индекса в качестве параметра этой функции. В этой статье приведен пример метода добавления размеров в тензор в PyTorch.