Bagaimana untuk Menambah Dimensi pada Tensor dalam PyTorch?

Bagaimana Untuk Menambah Dimensi Pada Tensor Dalam Pytorch



Dalam PyTorch, Tensor ialah tatasusunan berbilang dimensi yang digunakan untuk menyimpan dan mewakili data. Tensor mempunyai banyak atribut dan kaedah yang membenarkan pengguna melakukan pelbagai operasi padanya, seperti membentuk semula, mengindeks, menghiris, aritmetik dan banyak lagi. Selain itu, PyTorch juga membolehkan pengguna menambah dimensi pada tensor di lokasi tertentu.

Artikel ini akan memberi contoh kaedah menambah dimensi pada Tensor dalam PyTorch.

Bagaimana untuk Menambah Dimensi pada Tensor Khusus dalam PyTorch?

Pengguna boleh menambah dimensi pada mana-mana Tensor, seperti tensor 1D atau tensor 2D dalam PyTorch. Untuk menambah dimensi baharu pada tensor pada kedudukan tertentu, lihat contoh berikut untuk pemahaman yang lebih baik:







Contoh 1: Tambah Dimensi pada Tensor 1D dalam PyTorch

Dalam contoh ini, kami akan mencipta tensor 1D dan menambah dimensi padanya pada kedudukan tertentu. Ikuti langkah-langkah yang disenaraikan di bawah untuk demonstrasi praktikal:



Langkah 1: Import Pustaka
Pertama, import perpustakaan obor:



import obor

Langkah 2: Buat Tensor 1D
Kemudian, cipta tensor satu dimensi. Sebagai contoh, kami telah mencipta tensor berikut dan menyimpannya dalam ' x ” pembolehubah:





x = obor. tensor ( [ 5 , 3 , 8 , 2 ] )

Langkah 3: Lihat Bentuk Tensor
Seterusnya, paparkan bentuk tensor yang baru dibuat untuk melihat dimensinya:

cetak ( x. bentuk )

Output di bawah menunjukkan bahawa tensor kami adalah satu dimensi:



Langkah 4: Tambahkan Dimensi pada Tensor 1D
Sekarang, gunakan ' torch.unsqueeze(input, malap) ” fungsi untuk menambah dimensi pada tensor 1D pada kedudukan tertentu. Sebagai contoh, kami menambah dimensi pada tensor pada indeks 0:

puluh_baru = obor. buka picit ( x , malap = 0 )

di sini,

  • puluh_baru ” ialah pembolehubah yang merangkumi dimensi tambahan.
  • x ” ialah tensor input.
  • malap=0 ” digunakan untuk menambah dimensi pada indeks 0.

Langkah 5: Sahkan Output
Akhir sekali, pastikan bahawa dimensi baharu telah ditambahkan pada tensor atau tidak:

cetak ( puluh_baru. bentuk )

Dalam output di bawah, boleh diperhatikan bahawa dimensi baharu telah ditambah pada tensor 1D pada indeks 0:

Selain itu, pengguna juga boleh menambah dimensi pada kedudukan lain. Di sini, kami telah menambah dimensi pada indeks pertama:

Contoh 2: Tambah Dimensi pada Tensor 2D dalam PyTorch

Di sini, kami akan mencipta/membuat tensor 2D dan menambah dimensi padanya pada kedudukan tertentu. Cuba langkah-langkah yang disediakan untuk pelaksanaan praktikal:

Langkah 1: Import Perpustakaan Obor
Pertama, import perpustakaan obor:

import obor

Langkah 2: Buat Tensor 2D
Kemudian, buat tensor dua dimensi. Sebagai contoh, kami telah mencipta tensor berikut dan menyimpannya dalam ' x ” pembolehubah:

x = obor. Tensor ( [ [ 5 , 3 ] , [ 7 , 6 ] ] )

Langkah 3: Lihat Bentuk Tensor
Selepas itu, paparkan bentuk tensor yang baru dibuat untuk melihat dimensinya:

cetak ( x. bentuk )

Menurut output di bawah, tensor ini adalah dua dimensi:

Langkah 4: Tambah Dimensi pada Tensor 2D
Sekarang, tambahkan dimensi pada tensor 2D pada kedudukan tertentu menggunakan “obor.nyah picit(input, malap)” fungsi. Sebagai contoh, kami menambah dimensi pada tensor pada indeks 0:

puluh_baru = obor. buka picit ( x , malap = 0 )

Langkah 5: Sahkan Output
Akhir sekali, sahkan sama ada dimensi baharu telah ditambahkan pada tensor 2D atau tidak:

cetak ( puluh_baru. bentuk )

Output di bawah menunjukkan bahawa dimensi baharu telah berjaya ditambahkan pada tensor 2D pada indeks 0:

Catatan : Anda boleh mengakses Buku Nota Google Colab kami di sini pautan .

Kami telah menerangkan dengan cekap kaedah menambah dimensi pada tensor dalam PyTorch menggunakan contoh yang berbeza.

Kesimpulan

Untuk menambah dimensi pada tensor dalam PyTorch, pertama, import perpustakaan PyTorch. Kemudian, buat tensor 1D atau 2D dan lihat dimensinya. Selepas itu, tambahkan dimensi pada tensor pada kedudukan tertentu dengan menggunakan “ torch.unsqueeze(input, malap) ” fungsi. Pengguna perlu melepasi tensor input dan kedudukan indeks yang dikehendaki sebagai parameter kepada fungsi ini. Artikel ini telah memberi contoh kaedah menambah dimensi pada tensor dalam PyTorch.