在 PyTorch 中解压

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*我的帖子解释了squeeze()。

unsqueeze() 可以从零个或多个元素的 0D 或多个 D 张量中获取附加维度为 1 的 0 个或多个元素的 1D 或多个 D 张量，如下所示：

*备忘录：

• unsqueeze() 可以与火炬或张量一起使用。
• 第一个参数（输入）使用 torch 或使用张量（必需类型：int、float、complex 或 bool 的张量）。
• 带有火炬的第二个参数或带有张量的第一个参数是暗淡的（必需类型：int）。 *可以将大小为1的维度添加到特定位置。

import torch

my_tensor = torch.tensor([[0, 1, 2],
                          [3, 4, 5],
                          [6, 7, 8],
                          [10, 11, 12]])
torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=0)
my_tensor.unsqueeze(dim=0)
torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=-3)
# tensor([[[0, 1, 2],
#          [3, 4, 5],
#          [6, 7, 8]
#          [10, 11, 12]]])

torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=1)
torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=-2)
# tensor([[[0, 1, 2]],
#         [[3, 4, 5]],
#         [[6, 7, 8]]
#         [[10, 11, 12]]])

torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=2)
torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=-1)
# tensor([[[0], [1], [2]],
#         [[3], [4], [5]],
#         [[6], [7], [8]],
#         [[10], [11], [12]]])

torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=3)
torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=-1)
# tensor([[[[0], [1], [2], [3]], [[4], [5], [6], [7]]],
#         [[[8], [9], [10], [11]], [[12], [13], [14], [15]]],
#         [[[16], [17], [18], [19]], [[20], [21], [22], [23]]]])

my_tensor = torch.tensor([[0., 1., 2.],
                          [3., 4., 5.],
                          [6., 7., 8.],
                          [10., 11., 12.]])
torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=0)
# tensor([[[0., 1., 2.],
#          [3., 4., 5.],
#          [6., 7., 8.],
#          [10., 11., 12.]]])

my_tensor = torch.tensor([[0.+0.j, 1.+0.j, 2.+0.j],
                          [3.+0.j, 4.+0.j, 5.+0.j],
                          [6.+0.j, 7.+0.j, 8.+0.j],
                          [10.+0.j, 11.+0.j, 12.+0.j]])
torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=0)
# tensor([[[0.+0.j, 1.+0.j, 2.+0.j],
#          [3.+0.j, 4.+0.j, 5.+0.j],
#          [6.+0.j, 7.+0.j, 8.+0.j],
#          [10.+0.j, 11.+0.j, 12.+0.j]]])

my_tensor = torch.tensor([[True, False, True],
                          [False, True, False],
                          [True, False, True],
                          [False, True, False]])
torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=0)
# tensor([[[True, False, True],
#          [False, True, False],
#          [True, False, True],
#          [False, True, False]]])

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