1.9.Tensor维度变换 1.9.1.view、reshape 1.9.2.unsqueeze 1.9.3.Squeeze 1.9.4.expand 1.9.5.repeat 1.9.6.矩阵转置 1.9.7.transpose维度交换 1.9.8.permute 1.10.Broadcasting 1.9.Tensor维度变换 1.9.1.view、reshape 1.两者功能一样：将

目录 示例1 矢量后增加元素 示例2 tensor维度增加1 示例3 另一种替代unsqueeze的方法 示例1 矢量后增加元素 使用torch.cat()函数 p=torch.Tensor([1,5,0])p=torch.cat((p, torch.Tensor([4])), 0) 结果： 这里，cat的第一个输入变量用()包绕，里面至少有两个tensor，这两个t

一、squeeze(1） 在 PyTorch 中，.squeeze(1) 是用于张量维度操作的方法之一，它的作用是将张量中尺寸为 1 的维度压缩（去除）掉。 具体来说，如果张量在指定维度（这里是维度 1）上的尺寸为 1，.squeeze(1) 方法将会移除这个维度，从而减少张量的维度数。 举例说明，假设有一个形状为 (A, 1, B, C) 的张量，其中维度 1 的尺寸为 1。使用 .squ

squeeze的用法主要就是对数据的维度进行压缩或者解压 torch.squeeze() 对数据的维度进行压缩 https://pytorch.org/docs/stable/torch.html?highlight=torch%20squeeze#torch.squeeze (a) 去掉维数为1的的维度，比如是一行或者一列这种，一个一行三列（1,3）的数去掉第一个维数为一的维度之后就变成（

Pytorch：cat、stack、squeeze、unsqueeze的用法 torch.cat 在指定原有维度上链接传入的张量，所有传入的张量都必须是相同形状 torch.cat(tensors, dim=0, *, out=None) → Tensor tensor:相同形状的tensor dim:链接张量的维度，不能超过传入张量的维度 x = torch.tensor([[