Com afegir una dimensió a un tensor a PyTorch?

Com Afegir Una Dimensio A Un Tensor A Pytorch



A PyTorch, Tensors són matrius multidimensionals que s'utilitzen per emmagatzemar i representar dades. Els tensors tenen molts atributs i mètodes que permeten als usuaris realitzar diverses operacions sobre ells, com ara remodelar, indexar, tallar, aritmètica i moltes més. A més, PyTorch també permet als usuaris afegir una dimensió a un tensor en una ubicació específica.

Aquest article exemplificarà el mètode per afegir dimensions a un Tensor a PyTorch.

Com afegir una dimensió al tensor específic a PyTorch?

Els usuaris poden afegir dimensions a qualsevol tensor, com ara un tensor 1D o un tensor 2D a PyTorch. Per afegir noves dimensions als tensors en una posició específica, consulteu els exemples següents per entendre-ho millor:







Exemple 1: afegiu una dimensió a un tensor 1D a PyTorch

En aquest exemple, crearem un tensor 1D i li afegirem una dimensió en una posició determinada. Seguiu els passos que s'indiquen a continuació per a una demostració pràctica:



Pas 1: importa la biblioteca
Primer, importeu la biblioteca de la torxa:



importar torxa

Pas 2: creeu un tensor 1D
A continuació, creeu un tensor unidimensional. Per exemple, hem creat el tensor següent i l'hem emmagatzemat al ' x ” variable:





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

Pas 3: visualitzeu la forma del tensor
A continuació, mostreu la forma del tensor acabada de crear per veure les seves dimensions:

imprimir ( x. forma )

La sortida següent indica que el nostre tensor és unidimensional:



Pas 4: afegiu una dimensió al tensor 1D
Ara, utilitzeu el ' torch.unsqueeze (entrada, atenuació) ” funció per afegir la dimensió al tensor 1D a la posició específica. Per exemple, estem afegint la dimensió al tensor a l'índex 0:

noves_ desenes = torxa. descomprimir ( x , dim = 0 )

Aquí,

  • noves_ desenes ” és la variable que inclou la dimensió afegida.
  • x ” és el tensor d'entrada.
  • dim=0 ” s'utilitza per afegir una dimensió a l'índex 0.

Pas 5: verifiqueu la sortida
Finalment, assegureu-vos que s'ha afegit o no una nova dimensió al tensor:

imprimir ( noves_ desenes. forma )

A la sortida següent, es pot observar que la nova dimensió s'ha afegit al tensor 1D a l'índex 0:

A més, els usuaris també poden afegir dimensions a altres posicions. Aquí, hem afegit la dimensió al primer índex:

Exemple 2: afegiu una dimensió a un tensor 2D a PyTorch

Aquí, crearem/farem un tensor 2D i afegirem una dimensió a la posició específica. Proveu els passos proporcionats per a la implementació pràctica:

Pas 1: importa la biblioteca Torch
Primer, importeu la biblioteca de la torxa:

importar torxa

Pas 2: creeu un tensor 2D
A continuació, creeu un tensor bidimensional. Per exemple, hem creat el tensor següent i l'hem emmagatzemat al ' x ” variable:

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

Pas 3: visualitzeu la forma del tensor
Després d'això, mostra la forma de tensor creada recentment per veure les seves dimensions:

imprimir ( x. forma )

Segons la sortida següent, aquest tensor és bidimensional:

Pas 4: afegiu una dimensió al tensor 2D
Ara, afegiu la dimensió al tensor 2D a la posició específica utilitzant 'torch.unsqueeze (entrada, atenuació)' funció. Per exemple, estem afegint la dimensió al tensor a l'índex 0:

noves_ desenes = torxa. descomprimir ( x , dim = 0 )

Pas 5: verifiqueu la sortida
Finalment, verifiqueu si la nova dimensió s'ha afegit al tensor 2D o no:

imprimir ( noves_ desenes. forma )

La sortida següent indica que la nova dimensió s'ha afegit correctament al tensor 2D a l'índex 0:

Nota : Podeu accedir al nostre quadern Google Colab aquí enllaç .

Hem explicat de manera eficient el mètode d'afegir dimensió a un tensor a PyTorch utilitzant diferents exemples.

Conclusió

Per afegir dimensions a un tensor a PyTorch, primer, importeu la biblioteca PyTorch. A continuació, creeu un tensor 1D o 2D i visualitzeu-ne les dimensions. Després d'això, afegiu la dimensió a un tensor a la posició específica utilitzant el ' torch.unsqueeze (entrada, atenuació) ” funció. Els usuaris han de passar el tensor d'entrada i la posició de l'índex desitjada com a paràmetre a aquesta funció. Aquest article ha exemplificat el mètode d'afegir dimensions a un tensor a PyTorch.