view、reshape 兩者功能一樣：將數據依次展開后，再變形 變形后的數據量與變形前數據量必須相等。即滿足維度：ab...f = xy...z reshape是pytorch根據numpy中的reshape來的 -1表示，其他維度數據已給出情況下 ...

　　Tensor類的成員函數dim()可以返回張量的維度，shape屬性與成員函數size()返回張量的具體維度分量，如下代碼定義了一個兩行三列的張量： 　　f = torch.randn(2, 3) 　　print(f.dim()) 　　print(f.size()) 　　print ...

...

1. 擴展Tensor維度 　　 相信剛接觸Pytorch的寶寶們，會遇到這樣一個問題，輸入的數據維度和實驗需要維度不一致，輸入的可能是2維數據或3維數據，實驗需要用到3維或4維數據，那么我們需要擴展這個維度。其實特別簡單，只要對數據加一個擴展維度方法就可以了。 1.1 ...

引言 本篇介紹tensor的維度變化。 維度變化改變的是數據的理解方式！ view/reshape：大小不變的條件下，轉變shape squeeze/unsqueeze：減少/增加維度 transpose/t/permute：轉置，單次/多次交換 ...

涉及的方法有下面幾種： 拼接張量 torch.cat(seq, dim=0, out=None) → Tensor 在指定的維度dim上對序列seq進行連接操作。 參數： seq (sequence of Tensors) - Python序列或相同類型的張量序列 ...

增加一個維度 out.unsqueeze(-1) 降低一個維度 out.squeeze(dim=1) ...

; Pytorch中tensor的通道順序：NCHW TensorRT中的tensor 通道順序 ...