a=torch.randn(3)atensor([0.4789,0.1794,-1.5215])a.unsqueeze(-1)tensor([[0.4789],[0.1794],[-1.5215]])上述代码中，tensor变量a是一个一维tensor变量。当用unsqueeze（扩张）为二维变量后，为什么变为竖着写了？这个小问题，以前也没有细想过。现

本文重点在深度学习中比较让人头疼的一点就是矩阵的维度，我们必须构建出符合神经网络维度的矩阵，只有将符合要求的矩阵放到神经网络中才可以运行神经网络，本节课程我们将学习以下tensor中维度的变化。view和shapeView和shape,这两个方法可以完成维度的变换操作，而且使用方法是一

文章目录一、view()或reshape()二、unsqueeze()三、squeeze()四、transpose()五、torch.expand_dims一、view()或reshape()  view()或reshape():这两个函数可以用于改变张量的形状，但保持元素总数不变。它们可以接受一个新的形状作为参数，并返回一个新的张量

classGet_gradient_nopadding_rgb(nn.Module):def__init__(self):super(Get_gradient_nopadding_rgb,self).__init__()kernel_v=[[0,-1,0],[0,0,0],[0,1,0]]kernel_h=[[0,0,0],

关键代码的理解:classLlamaRMSNorm(nn.Module):def__init__(self,hidden_size,eps=1e-6):"""LlamaRMSNormisequivalenttoT5LayerNorm"""super().__init__()self.weight=nn.Parameter(to

 下面使用一个二维矩阵看下dim不同时呈现出的效果：   #创建一个3*4的全1二维tensor   a=torch.ones(3,4)   '''   运行结果tensor([[1.,1.,1.,1.],[1.,1.,1.,1.],[1.,1.,1.,1.]])'''在0维度上插入一个维度，可以看到现在

torch.squeeze()压缩大小为1的维度参考:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.squeeze.htmltorch.unsqueeze()在指定的维度处增加一个维度，大小为1参考：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.unsqueeze.html

torch中的squeeze和unsqueezesqueeze是压缩，对维度进行降维。不写的话，默认将所有维度为1的去掉（我理解就是去掉对应层的"[]"中括号）举例： unsqueeze是和squeeze相反的操作 

##----------PromptGenModule-----------------------classPromptGenBlock(nn.Module):def__init__(self,prompt_dim=128,prompt_len=5,prompt_size=96,lin_dim=192):super(PromptGenBlock,self).__init__()self.prompt_param=nn.Paramet

classGet_gradient_nopadding(nn.Module):def__init__(self):super(Get_gradient_nopadding,self).__init__()kernel_v=[[0,-1,0],[0,0,0],[0,1,0]]kernel_h=[[0,0,0],

https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch/blob/5b0b77faa955c1917b0c710d770739ba8fbff9b7/layers/functions/detection.py#L58defforward(self,loc_data,conf_d

importtorcha=torch.tensor([[3.0000,3.0000],[3.0000,4.0000],[3.6000,3.0000],[3.5000,3.0000]])个人以为这个unsqueeze方法有

目录​​简介​​​​场景描述​​​​解决方法​​​​结语​​简介Hello！非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～ ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序

就是在指定维度前再插入一个新的维度。importtorchimportnumpyasnpx=np.arange(24).reshape((2,3,4))x=torch.tensor(x)print(x)y=x.permute((2,0,1))prin