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。
1.1torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int)
torch.unsqueeze(self: Tensor, dim: _int)
参数说明：self:输入的tensor数据，dim：要对哪个维度扩展就输入那个维度的整数，可以输入0，1，2……
1.2Code
第一种方式，输入数据后直接加unsqueeze()
扩展第一维和第二维为1
import torch
def reset_unsqueeze1():
data = torch.rand([3, 3])
data1 = data.unsqueeze(dim=0).unsqueeze(dim=1)
print("data_size: ", data.shape)
print("data: ", data)
print("data1_size: ", data1.shape)
print("data1: ", data1)
结果显示
第二种方式，用torch.unsqueeze()
import torch
def reset_unsqueeze2():
data = torch.rand([3, 3])
data1 = torch.unsqueeze(data, dim=0)
print("data_size: ", data.shape)
print("data: ", data)
print("data1_size: ", data1.shape)
print("data1: ", data1)
结果显示
2. 压缩Tensor维度
2.1torch.squeeze(self: Tensor, dim: _int)
这个方法刚好和torch.unsqueeze()方法效果相反，压缩Tensor维度。
2.2 Code
第一种方式，输入数据后直接加squeeze()
import torch
def reset_squeeze1():
data = torch.rand([1, 1, 3, 3])
data1 = data.squeeze(dim=0).squeeze(dim=1)
print("data_size: ", data.shape)
print("data: ", data)
print("data1_size: ", data1.shape)
print("data1: ", data1)
结果显示
第二种方式，用torch.squeeze()
import torch
def reset_squeeze2():
data = torch.rand([1, 1, 3, 3])
data1 = torch.squeeze(data, dim=0)
print("data_size: ", data.shape)
print("data: ", data)
print("data1_size: ", data1.shape)
print("data1: ", data1)
结果显示
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。