torch.unsqueeze(input, dim)函数

函数调用形式：torch.unsqueeze(input, dim) → Tensor

功能： 在指定位置 dim 插入一个大小为1的维度
input： old tensor
dim: 插入维度的位置。

dim 范围为：[-input.dim() - 1, input.dim() + 1)。

当 dim 为负数时，表示从后向前计数（即，dim == -1 和 dim == input.dim() 等效）。

return： new tensor

详情见pytorch官方文档：unsqueeze()函数

代码如下：

import torchprint('============= unsqueeze() 函数用法 ===============')
x = torch.tensor([[1,2,3], [4,5,6]])
print('\nx : ', x,'\nx.shape : ', x.shape, # (2, 3)'\nx.dim : ', x.dim()    # 2
)y = torch.unsqueeze(x, 0) # 在第 0 维插入
print('\ny : ', y,'\ny.shape : ', y.shape, # (1, 2, 3)'\ny.dim : ', y.dim()    # 3
)z1 = torch.unsqueeze(x, 1) # 在第 1 维插入
print('\nz1 : ', z1,'\nz1.shape : ', z1.shape, # (2, 1, 3)'\nz1.dim : ', z1.dim()    # 3
)z2 = torch.unsqueeze(x, 2)    # 在第 2 维插入（原tensor维度最右边）
print('\nz2 : ', z2,'\nz2.shape : ', z2.shape, # (2, 3, 1)'\nz2.dim : ', z2.dim()
)z3 = torch.unsqueeze(x, -1) # 负号代表从后向前加维度，-1表示在最后一个维度后面加一个为1的维度。**z3 -> -1 与 z2 -> input.dim() 等效。**
print('\nz3 : ', z3,'\nz3.shape : ', z3.shape,'\nz3.dim : ', z3.dim()
)

输出结果如下：

xx :  tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])
x.shape :  torch.Size([2, 3])
x.dim :  2y :  tensor([[[1, 2, 3],[4, 5, 6]]])
y.shape :  torch.Size([1, 2, 3])
y.dim :  3z1 :  tensor([[[1, 2, 3]],[[4, 5, 6]]])
z1.shape :  torch.Size([2, 1, 3])
z1.dim :  3z2 :  tensor([[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]])
z2.shape :  torch.Size([2, 3, 1])
z2.dim :  3z3 :  tensor([[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]])
z3.shape :  torch.Size([2, 3, 1])
z3.dim :  3

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torch.unsqueeze(input, dim)函数

代码如下：

输出结果如下：

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