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*私の投稿ではsqueeze()について説明しています。
unsqueeze() は、以下に示すように、0 個以上の要素の 0D 以上の D テンソルから、サイズが 1 の追加次元を持つ 0 個以上の要素の 1D 以上の D テンソルを取得できます。
*メモ:
- unsqueeze() は torch または tensor とともに使用できます。
- トーチまたはテンソル (必須タイプ: int、float、complex、または bool のテンソル) を使用する 1 番目の引数 (入力)。
- torch の 2 番目の引数、または tensor の 1 番目の引数は dim(Required-Type:int) です。 ※サイズが1の寸法を特定の位置に追加できます。
import torch my_tensor = torch.tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [10, 11, 12]]) torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=0) my_tensor.unsqueeze(dim=0) torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=-3) # tensor([[[0, 1, 2], # [3, 4, 5], # [6, 7, 8] # [10, 11, 12]]]) torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=1) torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=-2) # tensor([[[0, 1, 2]], # [[3, 4, 5]], # [[6, 7, 8]] # [[10, 11, 12]]]) torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=2) torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=-1) # tensor([[[0], [1], [2]], # [[3], [4], [5]], # [[6], [7], [8]], # [[10], [11], [12]]]) torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=3) torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=-1) # tensor([[[[0], [1], [2], [3]], [[4], [5], [6], [7]]], # [[[8], [9], [10], [11]], [[12], [13], [14], [15]]], # [[[16], [17], [18], [19]], [[20], [21], [22], [23]]]]) my_tensor = torch.tensor([[0., 1., 2.], [3., 4., 5.], [6., 7., 8.], [10., 11., 12.]]) torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=0) # tensor([[[0., 1., 2.], # [3., 4., 5.], # [6., 7., 8.], # [10., 11., 12.]]]) my_tensor = torch.tensor([[0.+0.j, 1.+0.j, 2.+0.j], [3.+0.j, 4.+0.j, 5.+0.j], [6.+0.j, 7.+0.j, 8.+0.j], [10.+0.j, 11.+0.j, 12.+0.j]]) torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=0) # tensor([[[0.+0.j, 1.+0.j, 2.+0.j], # [3.+0.j, 4.+0.j, 5.+0.j], # [6.+0.j, 7.+0.j, 8.+0.j], # [10.+0.j, 11.+0.j, 12.+0.j]]]) my_tensor = torch.tensor([[True, False, True], [False, True, False], [True, False, True], [False, True, False]]) torch.unsqueeze(input=my_tensor, dim=0) # tensor([[[True, False, True], # [False, True, False], # [True, False, True], # [False, True, False]]])
以上がPyTorch で圧縮を解除するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonリストスライスの基本的な構文はリストです[start:stop:step]。 1.STARTは最初の要素インデックス、2。ストップは除外された最初の要素インデックスであり、3.ステップは要素間のステップサイズを決定します。スライスは、データを抽出するためだけでなく、リストを変更および反転させるためにも使用されます。

ListSoutPerformArraysIn:1)ダイナミシジョンアンドフレーケンティオン/削除、2)ストーリングヘテロゼンダタ、および3)メモリ効率の装飾、ButmayhaveslightPerformancostsinceNASOPERATIONS。

toconvertapythonarraytoalist、usetheList()constructororageneratorexpression.1)importhearraymoduleandcreateanarray.2)useList(arr)または[xforxinarr] toconvertoalistは、largedatatessを変えることを伴うものです。

choosearraysoverlistsinperbetterperformance andmemoryeficiencyspecificscenarios.1)largeNumericaldatasets:Araysreducememoryusage.2)パフォーマンス - クリティカル操作:ArraysOfferSpeedBoostsfortsfortsclikeappendedoring.3)タイプリー:Arrayesenforc

Pythonでは、ループに使用し、列挙し、包括的なリストを通過することができます。 Javaでは、従来のループを使用し、ループを強化してアレイを通過することができます。 1。Pythonリストトラバーサル方法は、ループ、列挙、およびリスト理解のためのものです。 2。Javaアレイトラバーサル法には、従来のループとループ用の強化が含まれます。

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