Pytorch之扩充tensor的操作

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~tensor.expand_as在这里用于扩展tensor到目标形状，常用的多是在H和W方向上的扩展。假设目标形状为N, C, H, W，则要求tensor.size()=n, c, h, w：。在利用tensorflow进行文本挖掘工作的时候，经常涉及到维度扩展和压缩工作。比如对文本进行embedding操作完成之后，若要进行卷积操作，就需要对embedded的向量扩展维度，将[batch_size, embedding_dims]扩展成为[batch_size, embedding_dims, 1]，利用tf.expand_dims就可实现，反过来用squeeze或者tf.squeeze也可以把最第三维去掉。tf.expand_dims()在第axis位置增加一个维度.给定张量输入，此操作在输入形状的维度索引轴处插入1的尺寸。尺寸索引轴从零开始; 如果您指定轴的负数，则从最后向后计数。例如，如果您有一个单一的形状[height，width，channels]，您可以使用expand_dims使其成为1个图像，这将使形状[1，高度，宽度，通道]。