在 Numpy 的使用過程中，我們常常需要從原數組中提取部分信息或將原數組拼湊成一個高維的數組，這些操作根本上來說都是希望基於原數組得到一個維度不同的數組。 下面對一些常用方法進行總結 ...

增加維度 在使用神經網絡訓練時，往往要求我們輸入的數據是二維的，但有時我們得到的單條數據是一維的，這時候就需要我們將一維的數據擴展到二維。 方法一 numpy.expand_dims(a, axis) 若axis為正，則在a的shape的第axis個位置增加一個維度（從0開始數 ...

矩陣增加一個維度： 將矩陣A： m×n×p 轉化為 m×n×p×1 以實現多維矩陣疊加的效果: 結果： A: (1,3) B: (1,3,1) 矩陣減少冗余維度 結果： A: (1,1,3) B: (3,) ...

使用unsqueeze()來增加維度：x = torch.from_numpy(img).float().unsqueeze(0)，其中的參數0是指“在第0個維度增加一維” 如果想再增加一個維度，則只需要再添加一行unsqueeze(0)即可 ...

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

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

楔子 在tensorflow中，可以給一個tensor增加一個維度、刪除一個維度，那么在numpy中該怎么呢? 刪除一個維度 但是注意：只有數組長度在該維度上為1，那么該維度才可以被刪除。 如果不是1，那么刪除的話會報錯 增加一個維度 刪除只能刪除 ...

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 ...