pytorch tensor维度操作

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31495102

涉及到的方法有：

torch.cat() torch.Tensor.expand()

torch.squeeze() torch.Tensor.repeat()

torch.Tensor.narrow() torch.Tensor.view()

torch.Tensor.resize_() torch.Tensor.permute()

torch.cat(seq, dim=0, out=None) → Tensor

在指定的维度dim上对序列seq进行连接操作。

参数：

• seq (sequence of Tensors) - Python序列或相同类型的张量序列
• dim (int, optional) - 沿着此维度连接张量
• out (Tensor, optional) - 输出参数

例子：

x = torch.randn(2, 3)
x
-0.5866 -0.3784 -0.1705
-1.0125 0.7406 -1.2073
[torch.FloatTensor of size 2x3]
torch.cat((x, x, x), 0)
-0.5866 -0.3784 -0.1705
-1.0125 0.7406 -1.2073
-0.5866 -0.3784 -0.1705
-1.0125 0.7406 -1.2073
-0.5866 -0.3784 -0.1705
-1.0125 0.7406 -1.2073
[torch.FloatTensor of size 6x3]
torch.cat((x, x, x), 1)
-0.5866 -0.3784 -0.1705 -0.5866 -0.3784 -0.1705 -0.5866 -0.3784 -0.1705
-1.0125 0.7406 -1.2073 -1.0125 0.7406 -1.2073 -1.0125 0.7406 -1.2073
[torch.FloatTensor of size 2x9]

扩大张量

torch.Tensor.expand(*sizes) → Tensor

返回张量的一个新视图，可以将张量的单个维度扩大为更大的尺寸。

张量也可以扩大为更高维，新增加的维度将附在前面。 扩大张量不需要分配新内存，仅仅是新建一个张量的视图。任意一个一维张量在不分配新内存情况下都可以扩展为任意的维度。

传入-1则意味着维度扩大不涉及这个维度。

参数：

• sizes (torch.Size or int...) – 想要扩展的目标维度

例子：

x = torch.Tensor([[1], [2], [3]])
x.size()
torch.Size([3, 1])
x.expand(3, 4)
1 1 1 1
2 2 2 2
3 3 3 3
[torch.FloatTensor of size 3x4]

压缩张量

torch.squeeze(input, dim=None, out=None) → Tensor

除去输入张量input中数值为1的维度，并返回新的张量。如果输入张量的形状为（ ），那么输出张量的形状为（ ）。

当通过dim参数指定维度时，维度压缩操作只会在指定的维度上进行。如果输入向量的形状为（ ），squeeze(input, 0)会保持张量的维度不变，只有在执行squeeze(input, 1)时，输入张量的形状会被压缩至（ ）。

如果一个张量只有1个维度，那么它不会受到上述方法的影响。

输出的张量与原张量共享内存，如果改变其中的一个，另一个也会改变。

参数:

• input (Tensor) – 输入张量
• dim (int, optional) – 如果给定，则只会在给定维度压缩
• out (Tensor, optional) – 输出张量

例子：

x = torch.zeros(2, 1, 2, 1, 2)
x.size()
torch.Size([2, 1, 2, 1, 2])
y = torch.squeeze(x)
y.size()
torch.Size([2, 2, 2])
y = torch.squeeze(x, 0)
y.size()
torch.Size([2, 1, 2, 1, 2])
y = torch.squeeze(x, 1)
y.size()
torch.Size([2, 2, 1, 2])

重复张量

torch.Tensor.repeat(*sizes)

沿着指定的维度重复张量。不同于expand()方法，本函数复制的是张量中的数据。

参数：

• size (torch.size ot int...) - 沿着每一维重复的次数

例子：

x = torch.Tensor([1, 2, 3])
x.repeat(4, 2)
1 2 3 1 2 3
1 2 3 1 2 3
1 2 3 1 2 3
1 2 3 1 2 3
[torch.FloatTensor of size 4x6]

torch.Tensor.unfold(dim, size, step) → Tensor

返回一个新的张量，其中元素复制于有原张量在dim维度上的数据，复制重复size次，复制时的步进值为step。

参数：

• dim (int) - 目标维度
• size (int) - 复制重复的次数（展开维度）
• step (int) - 步长

例子：

x = torch.arange(1, 8)
x
1
2
3
4
5
6
7
[torch.FloatTensor of size 7]
x.unfold(0, 2, 1)
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
6 7
[torch.FloatTensor of size 6x2]
x.unfold(0, 2, 2)
1 2
3 4
5 6
[torch.FloatTensor of size 3x2]

缩小张量

torch.Tensor.narrow(dimension, start, length) → Tensor

返回一个经过缩小后的张量。操作的维度由dimension指定。缩小范围是从start开始到start+length。执行本方法的张量与返回的张量共享相同的底层内存。

参数：

• dimension (int) – 要进行缩小的维度
• start (int) – 开始维度索引
• length (int) – 缩小持续的长度

例子：

x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
x.narrow(0, 0, 2)
1 2 3
4 5 6
[torch.FloatTensor of size 2x3]
x.narrow(1, 1, 2)
2 3
5 6
8 9
[torch.FloatTensor of size 3x2]

张量变形

torch.Tensor.view(*args) → Tensor

返回一个有相同数据但是不同形状的新的向量。

返回的装两必须与原张量有相同的数据和相同的元素个数，但是可以有不同的尺寸。

参数：

• args (torch.Size or int....) - 理想的指定尺寸

例子：

x = torch.randn(4, 4)
x.size()
torch.Size([4, 4])
y = x.view(16)
y.size()
torch.Size([16])

重设张量尺寸

torch.Tensor.resize_(*sizes)

将张量的尺寸调整为指定的大小。如果元素个数比当前的内存大小大，就将底层存储大小调整为与新元素数目一致的大小。
如果元素个数比当前内存小，则底层存储不会被改变。原来张量中被保存下来的元素将保持不变，但新内存将不会被初始化。

参数：

• sizes (torch.Size or int....) - 需要调整的大小

例子：

x = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
x.resize_(2, 2)
x
1 2
3 4
[torch.FloatTensor of size 2x2]

置换张量维度

torch.Tensor.permute(*dims)

将执行本方法的张量的维度换位。

参数：

• dim (int) - 指定换位顺序

例子：

x = torch.randn(2, 3, 5)
x.size()
torch.Size([2, 3, 5])
x.permute(2, 0, 1).size()
torch.Size([5, 2, 3])

查看张量单个元素的字节数

torch.Tensor.element_size() → int

查看某类型张量单个元素的字节数。

例子：

torch.FloatTensor().element_size()
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