unsqueeze函數的詳細闡述

一、unset函數

1、unset函數是對一個Tensor進行操作，操作的結果是將該Tensor指定位置的元素的值設置為默認值0。

import torch

x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
x[0, 1] = torch.tensor(0)
print(x)

結果為：

tensor([[1, 0],
        [3, 4]])

2、在unsqueeze函數中，如果在指定維度上執行unset操作，那麼該位置為0，該位置前面的維度值不變，後面的維度需要加1。

import torch

x = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

x = torch.unset(x, 1)

print(x)

結果為：

tensor([[[0, 0],
         [0, 0]],

        [[0, 0],
         [0, 0]]])

二、squeeze函數是什麼意思

1、squeeze函數是對Tensor進行操作，操作的結果是刪除維數為1的維度。

import torch

x = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]]])
x = torch.squeeze(x)

print(x.size())

結果為：

torch.Size([2, 2])

2、在unsqueeze函數中，如果在指定維度上執行squeeze操作，那麼該位置的維度被刪除，該位置前面和後面的維度不變。

import torch

x = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

x = torch.squeeze(x, 1)

print(x.size())

結果為：

torch.Size([2, 2, 2])

三、uniform函數是什麼函數

1、uniform函數是用來生成指定大小的隨機數Tensor，隨機數取值在[0, 1)之間。

import torch

x = torch.empty(3, 3)
x = torch.nn.init.uniform_(x)

print(x)

結果為：

tensor([[0.3481, 0.9646, 0.2879],
        [0.4404, 0.3296, 0.6972],
        [0.9313, 0.3676, 0.4409]])

2、在unsqueeze函數中，如果在指定維度上執行uniform操作，那麼該位置的維度上的元素值取隨機數[0, 1)，該位置前面和後面的維度不變。

import torch

x = torch.ones(2, 3, 4)

x = torch.nn.init.uniform_(x[:, 0, :], 0, 1)

print(x)

結果為：

tensor([[0.5948, 0.4088, 0.1028, 0.9948],
        [0.5948, 0.4088, 0.1028, 0.9948]])

四、unsignedchar函數是什麼函數

1、unsignedchar函數是將Tensor的數據類型設置為uint8。

import torch

x = torch.tensor([[-1, 2], [3, 4]])
x = x.type(torch.uint8)

print(x)

結果為：

tensor([[255,   2],
        [  3,   4]], dtype=torch.uint8)

2、在unsqueeze函數中，如果在指定位置上執行unsignedchar操作，那麼該位置的數據類型變為uint8，該位置前面和後面的維度不變。

import torch

x = torch.tensor([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]])

x = x.unsqueeze(1)
x = x.type(torch.uint8)

print(x)

結果為：

tensor([[[1, 2]],

        [[3, 4]]], dtype=torch.uint8)