栗子:torch.nn只支持小批量处理 (mini-batches)。整个 torch.nn 包只支持小批量样本的输入,不支持单个样本的输入。比如,nn.Conv2d 接受一个4维的霸气的微笑,即nSamples x nChannels x Height x Width,如果是一个单独的样本,只需要使用input.unsqueeze(0) 来添加一个“假的”批大小维度。
PS:pytorch中,处理图片必须一个batch一个batch的操作,所以我们要准备的数据的格式是 [batch_size, n_channels, hight, width]。
二、升维和降维降维:squeeze(input, dim = None, out = None)函数
(1)在不指定dim时,霸气的微笑中形状为1的所有维都会除去。如input为(A, 1, B, 1, C, 1, D),output为(A, B, C, D)。
(2)如果要指定dim,降维操作只能在给定的维度上,如input为(A, 1, B)时:
错误用法:squeeze(input, dim = 0)会发现shape没变化,如下:
结果为:
d: tensor([[[ 1.8679, -0.9913, -2.6257]], [[-0.1690, -0.9938, 1.1178]], [[-1.2449, 2.5249, 2.2579]], [[ 0.2890, -0.5222, -0.2853]]])d1和d1的shape: tensor([[[ 1.8679, -0.9913, -2.6257]], [[-0.1690, -0.9938, 1.1178]], [[-1.2449, 2.5249, 2.2579]], [[ 0.2890, -0.5222, -0.2853]]]) torch.Size([4, 1, 3])d2和d2的shape: tensor([[ 1.8679, -0.9913, -2.6257], [-0.1690, -0.9938, 1.1178], [-1.2449, 2.5249, 2.2579], [ 0.2890, -0.5222, -0.2853]]) torch.Size([4, 3])torch.unsqueeze有两种写法:
# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Nov 26 20:08:58 2021@author: 86493"""import torcha = torch.tensor([1, 2, 3, 4])print("a的shape:", a.shape)# 将a的第一维升高 b = torch.unsqueeze(a, dim = 0)# b = a.unsqueeze(dim = 0) # 和上面的写法等价 print("b和b的shape:", b, b.shape)# 对b降维,去掉所有形状中为1的维 c = b.squeeze()print("c和c的shape:", c, c.shape)结果为如下,即对第一维度升高后,b从a =【4】变为b=【【1, 2, 3,4】】:
a的shape: torch.Size([4])b和b的shape: tensor([[1, 2, 3, 4]]) torch.Size([1, 4])c和c的shape: tensor([1, 2, 3, 4]) torch.Size([4]) Referencehttps://zhuanlan.zhihu.com/p/86763381