一、概述
在PyTorch框架中，unsqueeze()函数是一个非常重要的操作函数，它用于扩展张量的维度。具体来说，该函数会在指定维度上增加一维，并将新增维度的大小设置为1。使用起来非常灵活，可以用于实现各种不同的任务。
二、功能
unsqueeze()函数的主要功能是在指定位置增加一个新的维度，对于指定位置之后的维度进行向后移动。这个函数非常适合处理一些需要增加维度的任务，例如利用卷积操作进行图像处理时，需要将一维或二维的张量转化为三维或四维的张量。unsqueeze()函数就是用来解决这个问题的。
三、使用方法
unsqueeze()函数的语法非常简单，只需要指定需要增加新维度的位置即可。例如，下面的代码可以在tensor的第一个维度上增加一维：
import torch x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) y = torch.unsqueeze(x, 0) print(y.size())
结果输出为：
torch.Size([1, 2, 2])
这里我们利用unsqueeze()函数将一个2×2的张量，变成了1x2x2的张量。我们也可以指定在其他位置增加新维度：
z = torch.unsqueeze(x, 2) print(z.size())
结果输出为：
torch.Size([2, 2, 1])
这里我们利用unsqueeze()函数将一个2×2的张量，变成了2x2x1的张量。
四、扩展应用
除了用于增加维度以外，unsqueeze()函数还可以用于实现其他一些扩展应用。例如，在进行元素乘法运算时，需要两个张量的维度相同，此时可以使用unsqueeze()函数来调整两个张量的维度使之相同：
a = torch.tensor([1, 2, 3]) b = torch.tensor([2, 4, 6]) b = torch.unsqueeze(b, 1) c = a * b print(c)
结果输出为：
tensor([[ 2, 4, 6],
[ 4, 8, 12],
[ 6, 12, 18]])
这里我们利用unsqueeze()函数将一个形状为(3,)的张量扩展为一个形状为(3,1)的张量，在与一个形状为(3,1)的张量相乘得到形状为(3,3)的张量。
五、注意事项
在使用unsqueeze()函数时，需要注意一些细节问题。首先，该函数只能增加一个维度，如果需要增加多个维度，需要多次调用该函数。其次，使用该函数增加的新维度的大小始终为1，如果需要在新维度上存储多个数值，需要在新维度上进行广播。此外，该函数还可以使用负数表示倒数第几个维度，例如，unsqueeze(x, -1)表示在张量的最后一个维度上增加新维度。
六、总结
unsqueeze()函数是PyTorch中非常实用的一个函数，用于在指定位置增加一个新的维度。可以通过该函数的灵活运用，实现各种不同的任务。虽然该函数的使用方法比较简单，但是需要注意各种细节问题。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/237122.html
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