view、reshape 两者功能一样：将数据依次展开后，再变形 变形后的数据量与变形前数据量必须相等。即满足维度：ab...f = xy...z reshape是pytorch根据numpy中的reshape来的 -1表示，其他维度数据已给出情况下 ...

　　Tensor类的成员函数dim()可以返回张量的维度，shape属性与成员函数size()返回张量的具体维度分量，如下代码定义了一个两行三列的张量： 　　f = torch.randn(2, 3) 　　print(f.dim()) 　　print(f.size()) 　　print ...

...

1. 扩展Tensor维度 　　 相信刚接触Pytorch的宝宝们，会遇到这样一个问题，输入的数据维度和实验需要维度不一致，输入的可能是2维数据或3维数据，实验需要用到3维或4维数据，那么我们需要扩展这个维度。其实特别简单，只要对数据加一个扩展维度方法就可以了。 1.1 ...

引言 本篇介绍tensor的维度变化。 维度变化改变的是数据的理解方式！ view/reshape：大小不变的条件下，转变shape squeeze/unsqueeze：减少/增加维度 transpose/t/permute：转置，单次/多次交换 ...

涉及的方法有下面几种： 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 ...

增加一个维度 out.unsqueeze(-1) 降低一个维度 out.squeeze(dim=1) ...

; Pytorch中tensor的通道顺序：NCHW TensorRT中的tensor 通道顺序 ...