关于pytorch张量维度转换大全

关于pytorch张量维度转换大全

  • 1 tensor.view()
  • 2 tensor.reshape()
  • 3 tensor.squeeze()和tensor.unsqueeze()
    • 3.1 tensor.squeeze() 降维
    • 3.2 tensor.unsqueeze(idx)升维
  • 4 tensor.permute()
  • 5 torch.cat([a,b],dim)
  • 6 tensor.expand()
  • 7 tensor.narrow(dim, start, len)
  • 8 tensor.resize_()
  • 9 tensor.repeat()
  • 参考:

# view()    转换维度
# reshape() 转换维度
# permute() 坐标系变换
# squeeze()/unsqueeze() 降维/升维
# expand()   扩张张量
# narraw()   缩小张量
# resize_()  重设尺寸
# repeat(), unfold() 重复张量
# cat(), stack()     拼接张量

1 tensor.view()

view() 用于改变张量的形状,但不会改变张量中的元素值
用法1:
例如,你可以使用view 将一个形状是(2,3)的张量变换成(3,2)的张量;

import torch
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
y = x.view(3, 2)    

上面的操作相当于,先把形状为**(2,3)的tensor展平,变成(1,6),然后再变成(3,2).**

用法2:
转换前后张量中的元素个数不变。view()中若存在某一维的维度是-1,则表示该维的维度根据总元素个数和其他维度尺寸自适应调整。注意,view()中最多只能有一个维度的维数设置成-1

z = x.view(-1,2)

关于pytorch张量维度转换大全_第1张图片

举例子:
在卷积神经网络中,经常会在全连接层用到view进行张量的维度拉伸:
假设输入特征是BCH*W的4维张量,其中B表示batchsize,C表示特征通道数,H和W表示特征的高和宽,在将特征送入全连接层之前,会用.view将转换为B*(CHW)的2维张量,即保持batch不变,但将每个特征转换为一维向量。

2 tensor.reshape()

reshape()与view()使用方法相同。
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3 tensor.squeeze()和tensor.unsqueeze()

3.1 tensor.squeeze() 降维

(1)若squeeze()括号内为空,则将张量中所有维度为1的维数进行压缩,如将1,2,1,9的张量降维到2,9维;若维度中无1维的维数,则保持源维度不变,如将234维的张量进行squeeze,则转换后维度不会变。
(2)若squeeze(idx),则将张量中对应的第idx维的维度进行压缩,如1,2,1,9的张量做squeeze(2),则会降维到1,2,9维的张量;若第idx维度的维数不为1,则squeeze后维度不会变化。
例如:
关于pytorch张量维度转换大全_第3张图片

3.2 tensor.unsqueeze(idx)升维

在第idx维进行升维,将tensor由原本的维度n,升维至n+1维。如张量的维度维2*3,经unsqueeze(0)后,变为1,2,3维度的张量。
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4 tensor.permute()

坐标系转换,即矩阵转置,使用方法与numpy array的transpose相同。permute()括号内的参数数字指的是各维度的索引值。permute是深度学习中经常需要使用的技巧,一般的会将BCHW的特征张量,通过转置转化为BHWC的特征张量,即将特征深度转换到最后一个维度,通过调用**tensor.permute(0, 2, 3, 1)**实现。
torch.transpose只能操作2D矩阵的转置,而permute()函数可以对任意高维矩阵进行转置;
简单理解:permute()相当于可以同时操作tensor的若干维度,transpose只能同时作用于tensor的两个维度。

关于pytorch张量维度转换大全_第5张图片

permute和view/reshape虽然都能将张量转化为特定的维度,但原理完全不同,注意区分。view和reshape处理后,张量中元素顺序都不会有变化,而permute转置后元素的排列会发生变化,因为坐标系变化了。

5 torch.cat([a,b],dim)

在第dim维度进行张量拼接,要注意维度保持一致
假设a为h1w1的二维张量,b为h2w2的二维张量,torch.cat(a,b,0)表示在第一维进行拼接,即在列方向拼接,所以w1和w2必须相等。torch.cat(a,b,1)表示在第二维进行拼接,即在行方向拼接,所以h1和h2必须相等
假设a为c1h1w1的二维张量,b为c2h2w2的二维张量,torch.cat(a,b,0)表示在第一维进行拼接,即在特征的通道维度进行拼接,其他维度必须保持一致,即w1=w2,h1=h2。torch.cat(a,b,1)表示在第二维进行拼接,即在列方向拼接,必须保证w1=w2,c1=c2;torch.cat(a,b,2)表示在第三维进行拼接,即在行方向拼接,必须保证h1=h2,c1=c2;
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6 tensor.expand()

扩展张量,通过值复制的方式,将单个维度扩大为更大的尺寸。使用expand()函数不会使原tensor改变,需要将结果重新赋值。下面是具体的实例:
以二维张量为例:tensor是1n或n1维的张量,分别调用tensor.expand(s, n)或tensor.expand(n, s)在行方向和列方向进行扩展。
expand()的填入参数是size

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7 tensor.narrow(dim, start, len)

narrow()函数起到了筛选一定维度上的数据作用.

torch.narrow(input, dim, start, length)->Tensor

input是需要切片的张量,dim是切片维度,start是开始的索引,length是切片长度,实际应用如下:

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8 tensor.resize_()

尺寸变化,将tensor截断为resize_后的维度.
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9 tensor.repeat()

tensor.repeat(a,b)将tensor整体在行方向复制a份,在列方向上复制b份

关于pytorch张量维度转换大全_第10张图片

参考:

pytorch中与tensor维度变化相关的函数(持续更新) - weili21的文章 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/438099006

【pytorch tensor张量维度转换(tensor维度转换)】
https://blog.csdn.net/x_yan033/article/details/104965077

你可能感兴趣的:(pytorch深度学习,pytorch,人工智能,python)