atleast_in PyTorch

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*Memos:

• Mein Beitrag erklärt atleast_2d().
• Mein Beitrag erklärt atleast_3d().

atleast_1d() kann die Ansicht eines oder mehrerer 1D- oder mehrerer D-Tensoren von null oder mehr Elementen erhalten, indem nur ein oder mehrere 0D-Tensoren in einen oder mehrere 1D-Tensoren von einem oder mehreren 0D- oder mehreren D-Tensoren von geändert werden Null oder mehr Elemente, wie unten gezeigt:

*Memos:

• atleast_1d() kann mit Torch, aber nicht mit einem Tensor verwendet werden.
• Das erste oder mehrere Argumente mit Torch sind *Tensoren (erforderlicher Typ: Tensor von int, float, complex oder bool oder Tupel oder Liste von Tensoren von int, float, complex oder bool): *Memos:
  • Wenn mehr als ein Tensor festgelegt wird, wird ein Tupel von Tensoren zurückgegeben, andernfalls wird ein Tensor zurückgegeben.
  • Verwenden Sie kein Schlüsselwort wie *tensors=, tensor oder input.
• Wenn keine Argumente festgelegt werden, wird ein leeres Tupel zurückgegeben.

import torch

tensor0 = torch.tensor(2) # 0D tensor

torch.atleast_1d(tensor0)
# tensor([2])

tensor0 = torch.tensor(2) # 0D tensor
tensor1 = torch.tensor([2, 7, 4]) # 1D tensor
tensor2 = torch.tensor([[2, 7, 4], [8, 3, 2]]) # 2D tensor
tensor3 = torch.tensor([[[2, 7, 4], [8, 3, 2]], # 3D tensor
                        [[5, 0, 8], [3, 6, 1]]])
tensor4 = torch.tensor([[[[2, 7, 4], [8, 3, 2]], # 4D tensor
                         [[5, 0, 8], [3, 6, 1]]],
                        [[[9, 4, 7], [1, 0, 5]],
                         [[6, 7, 4], [2, 1, 9]]]])
torch.atleast_1d(tensor0, tensor1, tensor2, tensor3, tensor4)
torch.atleast_1d((tensor0, tensor1, tensor2, tensor3, tensor4))
# (tensor([2]),
#  tensor([2, 7, 4]),
#  tensor([[2, 7, 4], [8, 3, 2]]),
#  tensor([[[2, 7, 4], [8, 3, 2]],
#          [[5, 0, 8], [3, 6, 1]]]),
#  tensor([[[[2, 7, 4], [8, 3, 2]],
#           [[5, 0, 8], [3, 6, 1]]],
#          [[[9, 4, 7], [1, 0, 5]],
#           [[6, 7, 4], [2, 1, 9]]]]))

tensor0 = torch.tensor(2) # 0D tensor
tensor1 = torch.tensor([2, 7, 4]) # 1D tensor
tensor2 = torch.tensor([[2., 7., 4.], # 2D tensor
                        [8., 3., 2.]])
tensor3 = torch.tensor([[[2.+0.j, 7.+0.j, 4.+0.j], # 3D tensor
                         [8.+0.j, 3.+0.j, 2.+0.j]],
                        [[5.+0.j, 0.+0.j, 8.+0.j],
                         [3.+0.j, 6.+0.j, 1.+0.j]]])
tensor4 = torch.tensor([[[[True, False, True], [False, True, False]],
                         [[True, False, True], [False, True, False]]],
                        [[[True, False, True], [False, True, False]],
                         [[True, False, True], [False, True, False]]]])
                       # 4D tensor
torch.atleast_1d(tensor0, tensor1, tensor2, tensor3, tensor4)
# (tensor([2]),
#  tensor([2, 7, 4]),
#  tensor([[2., 7., 4.],
#          [8., 3., 2.]]),
#  tensor([[[2.+0.j, 7.+0.j, 4.+0.j],
#           [8.+0.j, 3.+0.j, 2.+0.j]],
#          [[5.+0.j, 0.+0.j, 8.+0.j],
#           [3.+0.j, 6.+0.j, 1.+0.j]]]),
#  tensor([[[[True, False, True], [False, True, False]],
#           [[True, False, True], [False, True, False]]],
#          [[[True, False, True], [False, True, False]],
#           [[True, False, True], [False, True, False]]]]))

torch.atleast_1d()
# ()

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