【Pytorch】unsqueeze与expand结合使用
示例代码
mask = mask.unsqueeze(1).expand(-1, N, -1, -1)
unsqueeze(1) 操作
unsqueeze是一个在指定位置增加维度的方法。在这行代码中，mask.unsqueeze(1)的作用是在mask张量的第二个维度（索引为1的位置）上插入一个新的维度。
例如，如果mask的原始形状是(A, B)，那么执行unsqueeze(1)之后，它的形状将变为(A, 1, B)。这样的操作通常用于适配某些操作所需的特定维度。
expand(-1, N, -1, -1) 操作
expand是一个用于扩展张量维度的方法，它允许我们通过重复原始张量的数据来创建一个新的张量，而不需要占用额外的内存。
在这行代码中，expand(-1, N, -1, -1)的作用是扩展mask的维度。这里的-1是一个特殊的占位符，表示在对应维度上保持原始的大小不变。
-1：保持第一个维度不变。N：将第二个维度扩展到N的大小。-1：保持第三个维度不变。-1：保持第四个维度不变。
结合前面的unsqueeze操作，如果mask的原始形状是(A, B, C)，那么执行这两步操作后的形状将是(A, N, B, C)。
实际应用
这个操作在深度学习中非常有用，特别是在处理批处理数据时。例如，当我们有一个掩码张量，我们可能需要将其应用到批次中的每个样本上。通过这行代码，我们可以轻松地将掩码张量扩展到与批次数据相同的维度。
总结来说，mask = mask.unsqueeze(1).expand(-1, N, -1, -1)这行代码是一个非常高效的方式来处理张量维度，使其适应不同的计算需求。
原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_43941438/article/details/145263301
免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！