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Pytorch 扩展Tensor维度、压缩Tensor维度的方法
脚本专栏 2024/9/24 佚名
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1. 扩展Tensor维度

　　相信刚接触Pytorch的宝宝们，会遇到这样一个问题，输入的数据维度和实验需要维度不一致，输入的可能是2维数据或3维数据，实验需要用到3维或4维数据，那么我们需要扩展这个维度。其实特别简单，只要对数据加一个扩展维度方法就可以了。

1.1torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int)

　　torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int)

　　参数说明：self:输入的tensor数据，dim：要对哪个维度扩展就输入那个维度的整数，可以输入0，1，2……

1.2Code

第一种方式，输入数据后直接加unsqueeze()

　　扩展第一维和第二维为1

import torch


def reset_unsqueeze1():
 data = torch.rand([3, 3])
 data1 = data.unsqueeze(dim=0).unsqueeze(dim=1)
 print("data_size: ", data.shape)
 print("data: ", data)
 print("data1_size: ", data1.shape)
 print("data1: ", data1)

结果显示

Pytorch 扩展Tensor维度、压缩Tensor维度的方法

第二种方式，用torch.unsqueeze()

import torch


def reset_unsqueeze2():
 data = torch.rand([3, 3])
 data1 = torch.unsqueeze(data, dim=0)
 print("data_size: ", data.shape)
 print("data: ", data)
 print("data1_size: ", data1.shape)
 print("data1: ", data1)

结果显示

Pytorch 扩展Tensor维度、压缩Tensor维度的方法

2. 压缩Tensor维度

2.1torch.squeeze(self: Tensor, dim: _int)

　　这个方法刚好和torch.unsqueeze()方法效果相反，压缩Tensor维度。

2.2 Code

第一种方式，输入数据后直接加squeeze()

import torch


def reset_squeeze1():
 data = torch.rand([1, 1, 3, 3])
 data1 = data.squeeze(dim=0).squeeze(dim=1)
 print("data_size: ", data.shape)
 print("data: ", data)
 print("data1_size: ", data1.shape)
 print("data1: ", data1)

结果显示

Pytorch 扩展Tensor维度、压缩Tensor维度的方法

第二种方式，用torch.squeeze()

import torch


def reset_squeeze2():
 data = torch.rand([1, 1, 3, 3])
 data1 = torch.squeeze(data, dim=0)
 print("data_size: ", data.shape)
 print("data: ", data)
 print("data1_size: ", data1.shape)
 print("data1: ", data1)

结果显示

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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/9/24

这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。

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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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