Python维度变化函数总结
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发布时间：2024-09-27 07:58
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时间：2024-10-25 15:12
PyTorch中提供了多种维度调整的函数，让我们逐一了解它们的作用：
torch.unsqueeze(input, dim)：在指定位置（dim）插入一个维度1，如果dim为负值，会自动调整。例如，unsqueeze_与unsqueeze类似，但unsqueeze_是in-place操作，会改变输入tensor。
torch.squeeze(input, dim=None)：删除输入张量中所有维度为1的，或只在指定dim上的1。这有助于去除仅起扩展作用的维度。
torch.cat(tensor, dim=0)：将多个tensor拼接，根据dim（0或1）决定按行或列拼接。例如，按行拼接(A, B)时，需确保列数一致。
torch.stack(inputs, dim=0)：堆叠多个tensor，将数据沿指定dim合并。
torch.Tensor.view(*args)：调整张量的形状，将一维化数据重组为其他维度的tensor。
torch.expand(*size)：沿指定维度扩展张量，保持其他维度不变，-1表示不扩展。
torch.chunk(input, chunks, dim=0)：将tensor按dim切分，确保等分或不完全等分。
torch.split(), torch.select(), torch.mask_select()：分别按指定维度切分，选择索引值，和根据mask选择元素。
torch.reshape(), torch.t(), torch.transpose(), tensor.permute()：变换形状，转置和维度交换，permute支持任意维度的换位。
tensor.narrow(), tolist(), unfold(), resize(), element_size(), repeat()：分别用于切片、转为列表、数据复制、调整大小、获取元素大小、重复数据和元素拷贝。
这些函数在处理张量时，能够帮助我们灵活地调整形状，满足不同场景的需求。在实际操作中，务必注意不同函数的参数和行为，确保数据的一致性和正确性。
