Cum să adăugați o dimensiune la un tensor în PyTorch?

Cum Sa Adaugati O Dimensiune La Un Tensor In Pytorch



În PyTorch, Tensori sunt matrice multidimensionale care sunt utilizate pentru stocarea și reprezentarea datelor. Tensorii au multe atribute și metode care permit utilizatorilor să efectueze diverse operații asupra lor, cum ar fi remodelarea, indexarea, tăierea, aritmetica și multe altele. Mai mult, PyTorch le permite utilizatorilor să adauge o dimensiune unui tensor într-o anumită locație.

Acest articol va exemplifica metoda de adăugare a dimensiunilor unui Tensor în PyTorch.

Cum să adăugați o dimensiune la tensorul specific în PyTorch?

Utilizatorii pot adăuga dimensiuni oricărui Tensor, cum ar fi un tensor 1D sau un tensor 2D în PyTorch. Pentru a adăuga noi dimensiuni la tensori într-o anumită poziție, consultați următoarele exemple pentru o mai bună înțelegere:







Exemplul 1: Adăugați o dimensiune la un tensor 1D în PyTorch

În acest exemplu, vom crea un tensor 1D și îi vom adăuga o dimensiune într-o anumită poziție. Urmați pașii enumerați mai jos pentru o demonstrație practică:



Pasul 1: Importați biblioteca
Mai întâi, importați biblioteca torței:



import torță

Pasul 2: Creați tensorul 1D
Apoi, creați un tensor unidimensional. De exemplu, am creat următorul tensor și l-am stocat în „ X ' variabil:





X = torță. tensor ( [ 5 , 3 , 8 , 2 ] )

Pasul 3: Vedeți forma tensorului
Apoi, afișați forma tensorului nou creată pentru a vedea dimensiunile acesteia:

imprimare ( X. formă )

Rezultatul de mai jos indică faptul că tensorul nostru este unidimensional:



Pasul 4: Adăugați o dimensiune la Tensorul 1D
Acum, utilizați „ torch.unsqueeze (intrare, dim) ” pentru a adăuga dimensiunea la tensorul 1D la poziția specifică. De exemplu, adăugăm dimensiunea la tensor la indicele 0:

zeci_noui = torță. desface ( X , dim = 0 )

Aici,

  • zeci_noui ” este variabila care include dimensiunea adăugată.
  • X ” este tensorul de intrare.
  • dim=0 ” este folosit pentru a adăuga dimensiunea la indicele 0.

Pasul 5: Verificați ieșirea
În cele din urmă, asigurați-vă că o nouă dimensiune a fost adăugată la tensor sau nu:

imprimare ( zeci_noui. formă )

În rezultatul de mai jos, se poate observa că noua dimensiune a fost adăugată la tensorul 1D la indicele 0:

Mai mult, utilizatorii pot adăuga dimensiuni și la alte poziții. Aici, am adăugat dimensiunea la primul index:

Exemplul 2: Adăugați o dimensiune la un tensor 2D în PyTorch

Aici, vom crea/face un tensor 2D și îi vom adăuga o dimensiune la poziția specifică. Încercați pașii furnizați pentru implementare practică:

Pasul 1: Importați biblioteca Torch
Mai întâi, importați biblioteca torței:

import torță

Pasul 2: Creați un tensor 2D
Apoi, creați un tensor bidimensional. De exemplu, am creat următorul tensor și l-am stocat în „ X ' variabil:

X = torță. Tensor ( [ [ 5 , 3 ] , [ 7 , 6 ] ] )

Pasul 3: Vedeți forma tensorului
După aceea, afișați forma tensorului nou creată pentru a vedea dimensiunile acesteia:

imprimare ( X. formă )

Conform rezultatului de mai jos, acest tensor este bidimensional:

Pasul 4: Adăugați o dimensiune la Tensorul 2D
Acum, adăugați dimensiunea la tensorul 2D la poziția specifică folosind „torch.unsqueeze (input, dim)” funcţie. De exemplu, adăugăm dimensiunea la tensor la indicele 0:

zeci_noui = torță. desface ( X , dim = 0 )

Pasul 5: Verificați ieșirea
În cele din urmă, verificați dacă noua dimensiune a fost adăugată la tensorul 2D sau nu:

imprimare ( zeci_noui. formă )

Rezultatul de mai jos indică faptul că noua dimensiune a fost adăugată cu succes la tensorul 2D la indicele 0:

Notă : Puteți accesa blocnotesul nostru Google Colab aici legătură .

Am explicat eficient metoda de adăugare a dimensiunii unui tensor în PyTorch folosind diferite exemple.

Concluzie

Pentru a adăuga dimensiuni la un tensor în PyTorch, importați mai întâi biblioteca PyTorch. Apoi, creați un tensor 1D sau 2D și vizualizați dimensiunile acestuia. După aceea, adăugați dimensiunea la un tensor la poziția specifică folosind „ torch.unsqueeze (intrare, dim) ”funcție. Utilizatorii trebuie să treacă tensorul de intrare și poziția indexului dorită ca parametru acestei funcție. Acest articol a exemplificat metoda de adăugare a dimensiunilor unui tensor în PyTorch.