pytorch张量维度操作（拼接、维度扩展、压缩、转置、重复……）

涉及的方法有下面几种：

torch.cat()

torch.Tensor.expand()

torch.squeeze()

torch.Tensor.repeat()

torch.Tensor.narrow()

torch.Tensor.view()

torch.Tensor.resize_()

torch.Tensor.permute()

拼接张量

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
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]

拼接张量2

torch.stack((Tensor), dim)

a = torch.IntTensor([[1,2,3],[11,22,33]])
b= torch.IntTensor([[4,5,6],[44,55,66]])
c=torch.stack([a,b],0)
d=torch.stack([a,b],1)
e=torch.stack([a,b],2)
print(c)
print(d)
print(e)
>>> print(c)
tensor([[[ 1,  2,  3],
         [11, 22, 33]],

        [[ 4,  5,  6],
         [44, 55, 66]]], dtype=torch.int32)
>>> print(d)
tensor([[[ 1,  2,  3],
         [ 4,  5,  6]],

        [[11, 22, 33],
         [44, 55, 66]]], dtype=torch.int32)
>>> print(e)
tensor([[[ 1,  4],
         [ 2,  5],
         [ 3,  6]],

        [[11, 44],
         [22, 55],
         [33, 66]]], dtype=torch.int32)

c, dim = 0时， c = [ a,  b]

d, dim =1 时， d = [ [a[0] ,  b[0] ] ,  [a[1], b[1] ] ]

e, dim = 2 时， e=[ [ [ a[0][0], b[0][0] ], [ a[0][1], b[0][1]], [a[0][2], b[0][2]] ], [ [a[1][0], b[1][0] ], [a[1][1], b[0][1] ], [a[1][2], b[1][2] ] ] ]

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

1 x = torch.Tensor([[1], [2], [3]])
2 x.size()
3 torch.Size([3, 1])
4 x.expand(3, 4)
5 1 1 1 1
6 2 2 2 2
7 3 3 3 3
8 [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（A×1×B×C×1×D），那么输出张量的形状为

（A×B×C×D）。

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（A×1×B），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（A×B）。

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

 1 x = torch.zeros(2, 1, 2, 1, 2)
 2 x.size()
 3 torch.Size([2, 1, 2, 1, 2])
 4 y = torch.squeeze(x)
 5 y.size()
 6 torch.Size([2, 2, 2])
 7 y = torch.squeeze(x, 0)
 8 y.size()
 9 torch.Size([2, 1, 2, 1, 2])
10 y = torch.squeeze(x, 1)
11 y.size()
12 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 or int…) - 沿着每一维重复的次数
1 x = torch.Tensor([1, 2, 3])
2 x.repeat(4, 2)
3 1 2 3 1 2 3
4 1 2 3 1 2 3
5 1 2 3 1 2 3
6 1 2 3 1 2 3
7 [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：

 1 x = torch.arange(1, 8)
 2 x
 3 1
 4 2
 5 3
 6 4
 7 5
 8 6
 9 7
10 [torch.FloatTensor of size 7]
11 x.unfold(0, 2, 1)
12 1 2
13 2 3
14 3 4
15 4 5
16 5 6
17 6 7
18 [torch.FloatTensor of size 6x2]
19 x.unfold(0, 2, 2)
20 1 2
21 3 4
22 5 6
23 [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：

 1 x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
 2 x.narrow(0, 0, 2)
 3 1 2 3
 4 4 5 6
 5 [torch.FloatTensor of size 2x3]
 6 x.narrow(1, 1, 2)
 7 2 3
 8 5 6
 9 8 9
10 [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
1 x = torch.randn(4, 4)
2 x.size()
3 torch.Size([4, 4])
4 y = x.view(16)
5 y.size()
6 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

1 x = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
2 x.resize_(2, 2)
3 x
4 1 2
5 3 4
6 [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：

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

1 torch.FloatTensor().element_size()
2 4

 

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作者：蓝鲸123
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/TH_NUM/article/details/83088915
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posted on 2019-04-10 15:09  那抹阳光1994  阅读(44866)  评论(0)  编辑  收藏  举报

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