在 Numpy 的使用过程中，我们常常需要从原数组中提取部分信息或将原数组拼凑成一个高维的数组，这些操作根本上来说都是希望基于原数组得到一个维度不同的数组。 下面对一些常用方法进行总结 ...

增加维度 在使用神经网络训练时，往往要求我们输入的数据是二维的，但有时我们得到的单条数据是一维的，这时候就需要我们将一维的数据扩展到二维。 方法一 numpy.expand_dims(a, axis) 若axis为正，则在a的shape的第axis个位置增加一个维度（从0开始数 ...

矩阵增加一个维度： 将矩阵A： m×n×p 转化为 m×n×p×1 以实现多维矩阵叠加的效果: 结果： A: (1,3) B: (1,3,1) 矩阵减少冗余维度 结果： A: (1,1,3) B: (3,) ...

使用unsqueeze()来增加维度：x = torch.from_numpy(img).float().unsqueeze(0)，其中的参数0是指“在第0个维度增加一维” 如果想再增加一个维度，则只需要再添加一行unsqueeze(0)即可 ...

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

out.squeeze(dim=1) out.squeeze_(dim=1) ...

楔子 在tensorflow中，可以给一个tensor增加一个维度、删除一个维度，那么在numpy中该怎么呢? 删除一个维度 但是注意：只有数组长度在该维度上为1，那么该维度才可以被删除。 如果不是1，那么删除的话会报错 增加一个维度 删除只能删除 ...

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 ...